复线线路的线型设计与整体优化

介绍了复线铁路线型几何设计的方法和平，纵面整体优化设计的方法，从理论上证明了铁路线路平、纵断面整体优化设计可以分为两步，纵断面优化和平面优化，这两步交替运行就可得到最优解。     

基于线性规划的遗传启发算法解MLCLSP问题

结合线性规划与遗传算法求解多级多项目有限能力分批计划 问题MLCLSP。分别应用遗传算法和线性规划获得调整变量的不同模式及其相应的优化解，并 对两种方法的结果进行一致性调整，从而获得问题的较好近优解。数例实验结果证明该方法 在解中等规模MLCLSP问题的有效性。     

基于多目标遗传算法的地铁列车定时节能算法研究

针对地铁列车定时节能复杂多目标优化问题，建立以节能和准时为优化目标的列车定时节能模型，采用多目标遗传算法求出一组最优驾驶策略解。该方法通过具体分析列车行驶过程中的不同受力状态，充分考虑限速、最大加速度、定点停车等约束条件，采用分解协调的思想将复杂的多目标优化问题分解成多个阶段子问题，通过线性加权和多次迭代，求出最优解。最后通过算例和仿真结果表明该算法的有效性。     

基于线性规划的遗传启发算法解MLCLSP问题

结合线性规划与遗传算法求解多级多项目有限能力分批计划问题ＭＬＣＬＳＰ。分别应用遗传算法和线性规划获得调整变量的不同模式及其相应的优化解，并对两种方法的结果进行一致性调整，从而获得问题的效好近优解。数例实验结果证明该方法在解中等规模ＭＬＣＬＳＰ问题的有效性。     

给定调车线数量条件下的列车编组方案优化

本文给出了带有调车线数量限制和改编能力约束的列车编组计划模型的数学表达式及其解。该数学表达式表现为一个具有百线性目标函数及线性与非线性约束条件的大规模０－１规划问题。我们采用模拟退火技术解此问题，对于真实铁路网规模的问题，该方法可以有效地获得接近全优的解。文末，给出了在ＣＯＭＰＡＱ－３８６／２５ｅ上运算的部分结果。     

关于网络计划"工期规定资源均衡"优化的几个问题

探讨了关于网络计划“工期规定资源均衡”优化的几个问题。对不同的优化目标、方法和具体算法进行了比较和分析，讨论了利用时差进行优化的实质，以及同一优化方案的等价解等。     

求指派问题多重最优解的分枝定界法

在实际应用中，优化问题的多重最优解具有非常重要的作用．但对于如何求指派问题的多重最优解，目前在许多文献中却未有论述．本文讨论了该问题，并提出一种求指派问题多重最优解的分枝定界法．     

邮政车辆调度问题及其优化算法

从邮政实际运营情况出发，在兼顾其他限制条件的同时，着重研究带路程长度和装载能力限制的邮车调度问题，抽象出此类问题的数学模型，并设计一个禁忌搜索算法进行求解。算例测试结果表明，采用该算法可以在很短的时间内求出较高质量的邮车调度问题的优化解。     

线性型满意度及其组合运算

诺贝尔奖金奖获得者Ｈ．Ａ．Ｓｉｍｏｎ提出的“满意准则”对控制与决策中的优化问题有重要指导意义。对满意解的满意度评价是满意优化指标体系研究的一个基本问题。本文讨论了两种线性型满意度函数。对满意优化问题的求解，研究分析了串行和并行形式的解的分解结构，分别给出了在这两种组合求解结构下两种线性型满意度的组合运算关系。     

分离变量法在解方程中的应用

分离变量法是将多变量问题化为单变量问题的一种有效方法,这种方法既可以用来解仅仅只有一个方程的二元方程,也可以用来解微分方程,本文通过几个实例来说明分离变量法如何解方程.     

列车运行图最优初始布点方法

本文讨论以车站均衡性为约束条件，以区段内部运营台数最少为目标，如何确定区段列车运行图中中列车的始发位置问题，建立了列车最优初始布点的数学模型，并将该模型的求解化归为求三个子规划问题的最优解，应用网络优化方法和最优匹配方法设计了复杂度为ｎ＾３的多项式算法。     

用重心优化方法求解铁路网上空车调配问题

主要提出了优化大规模铁路网上空车调配的网络变换方法，作为一般小规模的空车调配问题，其数学模型属于一类特殊的线性规划问题，表上作业法具有很好的求解效果，由于该算法的计算量随着规模的扩大呈几何速度增加，所以对于中国这样拥有数千个装卸站的说，直接用计算机求解是不现实的，所以目前实际运输工作组织中，采用路局，分局，区段的分层调配方法，以获得一个可行解，由于分层区域的中心点无法确定，故无法进行优化计算，针对这一缺陷。现提出一种基于物体重心的虚拟空车产肖中心的确定方法，从而解决大规模空车调配的优化问题。并给出具体算例。     

基于响应面方法的车钩缓冲器特性曲线优化分析

为了更加真实地反映车钩缓冲器实际工作状态和进行缓冲器特性曲线优化,提出采用列车纵向动力学系统对缓冲器的特性曲线进行分析。在优化方面,从响应面方法的基本原理出发,建立响应面的子区域构造方法,运用凝聚函数和惩罚技术处理约束的遗传算法求解加约束条件的二次响应面最优解。以大秦线实际线路、列车编组以及列车纵向动力学性能为优化计算的条件,结合缓冲器数值模型建立缓冲器特性曲线的优化模型,运用所提出基于遗传算法的响应面方法对重载列车缓冲器特性曲线进行优化求解。结果说明所提方法对求解缓冲器特性曲线的优化问题非常有效。     

城市轨道交通虚拟编组列车优化运行方案研究

虚拟编组技术通过车-车无线通信实现车辆“虚拟连接”。虚拟编组列车车辆间无机械车钩连挂装置,在运行过程中可以进行动态连挂和解编操作,能够基于客流变化实现灵活的运输模式。本文以缩短乘客旅行时间和提高列车运输效率为目标,提出虚拟编组列车运行方案的优化方法,并基于实际城市轨道交通线路早高峰客流OD(original-destination)数据给出优化设计结果。虚拟编组优化运行方案与现行方案的仿真结果表明,虚拟编组优化方案在保证运输效率的同时,可以有效缩短乘客旅行时间,提升轨道交通客运服务质量。     

基于线路能力约束下的铁路空车调配迭代算法

以空车总走行里程最小为目标，以空车供需平衡和车流量不超过线路通过能力为约束条件，建立空车调配数学模型，并设计分步优化迭代算法进行求解。该算法的基本思路是：先放弃模型中能力约束条件，将问题转化为标准运输问题求解；再检验解是否满足能力约束条件，若满足，则得到最优解；否则，记忆有效解，调整OD供需量、路段通过容量和路网路段，形成新的能力约束条件下的空车调配子模型，再求解。如此反复迭代，直到全部空车车流配置殆尽为止；累计各步迭代的结果，得到空车调配方案。在应用实例中，分别采用直接求解算法和分步优化迭代算法求解，分步优化迭代算法得到的空车调配方案比直接求解法可减少空车走行里程6000km，且路网配流相对均衡。结果验证了空车调配数学模型及其分步优化迭代算法的正确性及可行性。     

粒子群优化算法在多用户检测中的应用

粒子群优化算法是一类有效的随机全局优化技术。它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂空间中的最优区域。多用户检测技术是直扩序列码分多址中的一项关键技术。将粒子群优化算法应用于多用户检测中,能有效抑制多址干扰,实现结构简单、鲁棒性强的目的,在加速收敛的同时降低了计算复杂度。仿真结果表明,这种多用户检测器充分利用了粒子群优化算法的优良特性,与传统的码分多址接收机、基于进化算法的多用户检测器和基于遗传算法的多用户检测器比较,在误码率和收敛速度等方面都有显著的改善。     

带冗余串联系统可靠性的一种新的直接算法

提出了一种新算法用于寻找带冗余串联系统可靠性的最优冗余分配．该算法由2个部分组成，首先应用算术-几何平均值不等式搜寻一个次最优解，以此作为直接法的初始解；然后根据改进的Aggarwal选择准则，启动直接算法以最终确定最优解．与一些优化技术相比，该算法结合了精确法与直接法的优点，求解较精确，效率较高．     

基于四维可视化算法的牵引变电所位置优化

针对牵引供电系统设计的复杂性以及传统优化设计方法过程繁琐且很难找到可靠的最优解,粒子群和遗传算法等的迭代过程复杂并且容易陷入局部最优解的问题,将一种四维可视化算法运用到牵引供电系统的优化设计中。四维可视化算法不需要设定初始解、能够同时展现全局最优解的分布、能判断解的稳定性、方便添加约束条件。四维可视化优化算法通过编程使目标函数的最优解集在四维数据场可视化。以接触网对地电压为约束条件,以牵引网有功功率损失最小为目标函数,运用四维可视化算法进行牵引变电所和分区所位置的优化设计。通过实例计算验证了四维可视化算法可有效降低牵引网的功率损失。研究表明该方法能很好地克服传统方法和粒子群等优化算法在牵引供电系统优化设计中的不足。     

基于约束规划的编组站阶段作业计划优化研究

为了解决编组站阶段作业计划优化模型规模过于庞大、适用性不强、求解方法复杂、算法收敛慢等缺点,通过剖析编组站阶段作业计划优化编制问题的本质,在此基础上建立了一个以车流累积为模型对象、出发车车流来源及解编顺序为决策变量,出发车最多为总目标的约束规划(CP,Constraint Programming)模型.将模型求解分为:利用约束传播得到初始解和利用搜索技术结合约束转播改进初始解两部分,并用约束规划算法引擎(CP Optimizer)实现模型的求解.实验表明,本模型均能在普通PC机上运行20 s左右就能得到最优的方案,符合现场对算法时间及空间复杂度要求.     

求指派问题多重最优解的分枝定界法

在实际应用中,优化问题的多重最优解具有非常重要的作用.但对于如何求指派问题的多重最优解,目前在许多文献中却未有论述.本文讨论了该问题,并提出一种求指派问题多重最优解的分枝定界法.