一、列车运行调整中三维运行图的实现（论文文献综述）
洪鑫[1]（2021）在《高速铁路列车运行调整一体化优化方法》文中认为近年来,我国高速铁路快速发展,营业里程持续增长,列车运行速度不断提高。但是,高速铁路列车运行过程中所面对干扰的不确定性、突发性、复杂性较为突出;列车运行组织工作较为复杂,列车晚点传播较快、影响范围较广;同时,客流量和追求高品质运输服务水平的旅客需求日益增长。这些都给高速铁路列车运行调整工作带来了更大的挑战。当干扰发生时,需要考虑当下列车运行状态和资源运用情况,及时进行列车运行调整,以免干扰对列车运行的不利影响大范围传播,避免对旅客出行和高速铁路运营造成较大损失。列车运行调整包括列车运行图调整、列车停站计划调整和动车组交路计划调整等,这些调整计划之间相互作用和影响,但既有研究对于列车运行调整关联计划进行整体优化的较为少见。因此,本论文围绕高速铁路列车运行调整一体化优化问题进行研究,主要内容包括:（1）高速铁路列车运行调整问题基本要素分析和基本模型构建。从列车运行干扰、列车运行调整计划与基本计划编制方面的区别、基本调整措施以及主要调整目标几方面,对高速铁路列车运行调整问题基本要素进行深入分析。对列车运行调整相关主体进行模型构建,包括路网拓扑模型、运行干扰模型、资源能力约束模型以及列车运行图调整基本模型。分析列车运行调整一体化优化关键因素,对列车运行图与列车停站计划关联性,以及列车运行图与动车组交路计划关联性进行分析,为后续研究奠定理论基础。（2）列车运行图与列车停站计划调整一体化优化问题研究。考虑列车因动车组故障停运的情况,受干扰旅客的需求直接驱动列车停站计划的调整,通过改变列车到发时刻、运行顺序、车站到发线运用以及增加列车停站的调整措施,最小化列车加权终到晚点,同时,最大化运送原计划乘停运列车出行的旅客。在列车运行图调整基本模型的基础上,对上述调整措施进行建模。同时考虑固定设备资源和列车载客资源再分配,以及车站到发线运用与列车停站的关联性、列车到发时刻与停站的关联性,对资源能力约束和关联约束进行建模,构建混合整数线性规划模型,基于标准化的线性加权求和方法,求解帕累托最优解。基于京沪高速铁路进行算例分析,结果表明该方法可以有效解决列车运行图与列车停站计划调整一体化优化问题,同时求解得到列车运行图调整计划和列车停站调整计划,且在最大化满足旅客到达其终点站需求的条件下,有效减少列车晚点。并且与分步优化相比,一体化优化可得到质量更高的解。（3）考虑干扰持续时间不确定的列车运行图与列车停站计划调整一体化优化问题研究。在高速铁路实际运营过程中,系统具有一定的不确定性,干扰发生时,很难完全掌握准确的干扰信息,因此,干扰持续时间具有一定的随机性。考虑列车因动车组故障停运的情况,干扰持续时间服从一定的概率分布,通过改变列车到发时刻、运行顺序以及增加列车停站的调整措施,设置具有鲁棒性的列车停站约束,构建混合整数线性随机规划模型,求解在不同干扰持续时间下的期望最优解。提出单阶段最优化求解方法、两阶段求解方法,以及随机优化求解方法,基于京沪高速铁路进行算例分析。结果表明该方法可以有效解决干扰持续时间不确定的问题,确保列车停站和剩余载客能力分配在不同干扰持续时间下均保持一致。（4）列车运行图与动车组交路计划调整一体化优化问题研究。针对区间因基础设施故障封锁的情况,考虑动车组运用受其载客能力、速度等级、配属和检修规程的约束,通过改变列车到发时刻、运行顺序和停运列车,以及改变动车组交路的调整措施,优化列车运行调整计划。基于列车运行图调整基本模型,对上述动车组运用影响因素和调整措施进行建模。同时考虑固定设备资源和移动设备资源再分配,以及接续列车的终到始发时间窗和动车组接续时分关联性、列车开行或停运与动车组分配关联性,对资源能力约束和计划间关联约束进行建模,以最小化列车运行图调整和动车组运用调整费用为目标,构建混合整数线性规划模型。设计两阶段求解方法,基于京沪高速铁路进行算例分析。结果表明该方法可以有效解决列车运行图与动车组交路计划一体化优化问题,同时求解得到列车运行图调整计划和动车组交路调整计划,实现最小化列车晚点的同时,最大化动车组运用效率。并且与分步优化相比,一体化优化可得到质量更高的解。（5）列车运行图与列车停站计划、动车组交路计划调整一体化优化问题研究。考虑列车因动车组故障停运的情况,通过改变列车到发时刻、运行顺序、停站和停运列车,以及改变动车组交路的调整措施,最大化列车运行调整收益。基于列车运行图调整基本模型,对上述调整措施进行建模。同时考虑固定设备资源、移动设备资源、列车载客资源的再分配,以及列车运行图、列车停站计划、动车组交路计划之间的关联性,对资源能力约束和计划间关联约束进行建模,构建混合整数线性规划模型。通过对关联计划分步优化和一体化优化进行组合,设计列车运行调整问题求解方法,基于京沪高速铁路进行算例分析。结果表明该方法可以有效解决列车运行图与列车停站计划、动车组交路计划调整一体化优化问题,同时求解得到列车运行图调整计划、列车停站调整计划和动车组交路调整计划,在最大化满足旅客到达其终点站需求的同时,最小化与列车运行图和动车组交路基本计划之间的偏差。并且与分步优化相比,一体化优化可得到质量更高的解。图38幅,表33个,参考文献134篇。
龙思慧[2]（2021）在《高速铁路列车运行调整与控制一体化优化模型与算法》文中研究表明高速铁路运输作为我国综合交通运输体系的骨干,近年来蓬勃发展。与此同时,旅客对高速铁路的出行需求及服务品质的要求也不断提高。在高速铁路日常运营中,源于系统内外部的因素频繁扰动列车运营,将列车运行调整和控制进行一体化优化,是保证高速铁路在扰动下高效高质恢复正常运营的有效途径。列车运行调整与控制一体化优化存在诸多模型构建与求解的难点,如宏观运行调整决策与微观运行控制决策融合难、多决策一体化优化建模难、扰动场景对列车运行的影响分析与建模难等;模型的非线性、强耦合、多约束、多目标等特点给求解方法及算法的求解质量和时效性带来了较大挑战。目前,对于两者一体化优化建模方法的研究尚处于起步阶段,既有方法考虑的一体化耦合要素有限,适用场景较少,在复杂扰动场景下可扩展性不强,不利于同时保证运行调整计划和速度曲线的精细度与可执行性。因此,以保证运行调整与控制的优化解的精细化、可执行性、高质量、时效性为目标,本文围绕高速铁路列车运行调整与控制一体化优化建模及求解方法、复杂场景扩展方法、大规模问题求解方法进行研究。高速铁路列车运行调整与控制一体化优化的研究对保证扰动下高速铁路高效高质运营,提高旅客服务质量,适应高铁智能化发展具有重要的理论及现实意义。本文围绕高速铁路列车运行调整与控制一体化优化模型与算法,主要进行了以下四项工作:（1）研究了高速铁路列车运行调整与控制一体化优化问题的理论模型。分析了高速铁路列车运行调整和控制问题,对传统的列车运行调整与控制优化方法进行了探讨,分析了理论研究中分步及循环迭代优化方法的步骤及其优缺点。分析了一体化优化建模的关键要素及其内在关联作用机理,定义了一体化优化方法的概念内涵。在分析一体化优化建模重点及难点的基础上,建立了一体化优化的理论模型,对模型的复杂性进行分析,为后文研究奠定理论基础。（2）研究了精细化要求下列车运行调整与控制一体化优化建模及求解方法。考虑列车特性及线路条件进行列车牵引计算以提高目标速度曲线的精细度,基于微观路网模型描述高速铁路网,以提高行车资源利用的精细化程度。以最小化总偏离时间为目标,分别基于离散空间法和离散时间法对列车运行过程进行离散,建立了两个列车到发时刻调整与速度调整一体化优化的混合整数非线性规划模型。设计非线性约束重构法,分别将两个模型重构为混合整数线性规划模型。提出的模型能够准确描述高速列车牵引计算过程,提升了一体化优化解的精细度。与此同时,基于离散空间法的一体化优化模型在求解效率和求解规模上均有其优势,相较基于离散时间法的一体化优化模型可扩展性及应用性更佳。（3）研究了考虑到发线调整的列车运行调整与控制一体化双目标优化建模及求解方法。构建了列车运行调整与控制问题的评价体系,在基于离散空间法建立的一体化优化约束的基础上,对到发顺序调整、到发线运用调整与到发时刻调整、速度调整的耦合约束进行了建模。以最小化列车总延误时间和总牵引能耗为目标,建立考虑多种调整措施的列车运行调整与控制一体化双目标优化的混合整数线性规划模型。分别基于epsilon-约束法和线性加权法设计了求解双目标优化问题的帕累托前沿的算法;设计了一个两阶段算法以提升一体化优化模型的求解效率。构建的一体化双目标优化模型可以保证优化解的总延误时间和总能耗处于较低水平。与此同时,在保证解的可执行性的前提下,考虑多种调整措施进行一体化优化,也有助于提升优化解的质量。（4）研究了复杂场景下列车运行调整与控制一体化优化建模方法及大规模问题求解方法。分析了复杂场景对列车运行调整及控制的影响,基于考虑多种调整措施的一体化优化方法的约束,建立了复杂场景（主要包括区间封锁和临时限速）下一体化优化模型的线性化约束,构建了复杂场景下的一体化优化混合整数线性规划模型。为保证大规模问题的求解效率和求解质量,设计了基于知识规则的可行域缩减方法以缩减无效状态的搜索计算和额外存储;设计了基于拉格朗日乘子的启发式算法求解问题可行解,以提升分枝定界法寻优的效率。设计了两个循环迭代优化方法,通过案例将其分别与一体化优化方法进行对比,结果表明,在保证解的可执行性前提下,一体化优化方法的解质量更高。论文包含图51幅,表12个,参考文献199篇。
李和壁[3]（2021）在《高速铁路列车群运行仿真系统技术研究》文中进行了进一步梳理针对我国高速铁路成网条件下固定设施跨越式发展与移动装备运行速度高、车型种类多,运营组织复杂、调度指挥难度高之间不平衡的协同难题,为明确高、中速列车共线运行、多类行车闭塞方式和列控方式共存的复杂模式与我国铁路设计规划、运营调度间的接口关系,挖掘铁路线路设计方案与车站拓扑结构对线路通过能力的影响,满足铁路运输组织的理论研究、工程运用对高速铁路网络系统基础设施分析规划的要求,量化列车时刻表适应性并分析突发事件和列车晚点对时刻表与后续行车波动影响,有必要利用相关理论构建关键技术仿真模型,开展我国高速铁路列车群运行仿真技术研究,进而为我国高速铁路路网规划设计、列车运行图调整优化、列控平台测试验证提供科学支撑。作者在阅读研究国内外学者相应研究成果基础上,梳理了列车群行车仿真理论方法,以我国高速铁路运输组织特点为基础,构建了高速铁路列车群运行仿真系统技术理论框架,并综合基础设施数据、动车组数据与列车时刻表数据等仿真基础数据,实现了信号系统模型、相关控车逻辑、列车车站运行模型以及多并发仿真算法,通过调度集中控制系统仿真模块构建CTC功能,从系统架构搭建、基础数据管理、列控系统建模等方面详细论述了列车群行车仿真技术。主要研究内容包含以下6个方面:（1）以实现单一列车在区间运行仿真为目的,对高速动车组不同工况下的受力进行分析研究,构建运动模型底层抽象类,具体化各型号列车牵引制动模式并予以分类,以此为基础构建高速铁路动车组运动模型并进行仿真研究。（2）以实现多列车区间运行追踪仿真为目的,针对高速铁路安全防护超速控车实际场景,建立应用于仿真体系的列控模型,基于此实现列控核心算法,通过模拟紧急制动曲线以及常用制动曲线触发逻辑,结合基础设备模型底层抽象类,开展高速铁路列车群多列车追踪列控模型仿真研究。（3）以实现高速铁路列车群路网仿真运行为目的,利用同异步仿真原理,探究同步异步仿真策略在高速铁路动车组仿真过程中的具体运用逻辑,基于线程池动态管理机制,实现列车群运营周期覆盖、CTCS-2/3信号系统逻辑以及CTC调度集中控制仿真,构建同异步架构下的多并发列车群运行控制仿真模型。（4）以实现高速铁路列车群动态显示仿真为目的,将路网基础设施结构作为底层数据框架,通过路网实际LKJ数据与设计施工数据多种方式存取,以同异步架构下的多并发列车群控制仿真模型为基础,开展高速铁路列车群动态显示仿真技术研究。（5）以计算铁路通过能力为目的,结合既有技术及框架,以真实铁路路网数据为基础,首先分析目标线路列车追踪间隔方案是否可行,进而搭建大型枢纽站通过能力、区段通过能力以及既有线改造需求下车站通过能力的计算场景,设计相关模型及算法,通过高速铁路列车群运行仿真技术验证其有效性。（6）以分析高速铁路晚点传播影响为目的,以真实行车数据为基础,构建服从随机系统事故分布以及CDF累计分布的铁路基础设备疲劳度概率模型,并据此开发设备随机故障模块,建立行车仿真随机干扰集,搭建列车晚点传播模型及场景,通过模拟设备失效分析其对运输秩序的影响程度及波动范围,探究晚点影响传播特性,进而为非正常行车组织方案优选提供手段与支撑。高速铁路列车群运行仿真平台涉及列车运动模型、路网结构搭建、路网里程转换、列车群并行、列车牵引计算、信号系统调优、列控计算、列控参数调整等一系列问题,属于铁路多学科多领域的交叉问题。开展融合多种模型技术的列车群运行仿真研究,不仅可以通过微观运动仿真实现验算制动能力、提高行车密度与通过能力,同时在宏观上进行辅助路网的规划设计,为深层次提高铁路路网运营服务水平提供有力支撑。
侯卓璞[4]（2021）在《面向调度控制一体化的列车运行自动调整方法研究》文中认为城市轨道交通具有安全高效、快捷准点、绿色环保等特点,是现代化公共交通发展的重要方向,近年来得到了快速的发展。随着路网规模的逐渐扩大和乘客出行需求的迅猛增长,城市轨道交通的运营环境日益复杂,运营控制难度日趋增大。列车运行过程中会不可避免地出现由设备、环境、人为等因素导致的随机干扰而产生延误,如果不采取有效措施及时地进行列车运行调整,会导致线路甚至路网运营秩序紊乱、站台乘客滞留等危害。目前轨道交通系统行车调度指挥与列车运行控制采用分层架构,突发情况下主要依赖调度员人工经验进行应急处置,效率不高且难以兼顾全局信息,具有一定的局限性。随着轨道交通系统自动化与智能化水平的提高,打破既有行车调度指挥与列车运行控制的分层架构,实现调度控制一体化成为近年来的研究热点。在此背景下,本文针对城市轨道交通运营中干扰对列车运行和乘客出行的影响,从乘客出行需求、行车调度指挥和列车运行控制三个层面出发,研究面向调度控制一体化的列车运行自动调整方法。具体来说,本文的研究工作主要有以下四点:1.针对客流高峰时段干扰对列车运行与候车乘客出行的不利影响,提出面向乘客需求的列车运行自动调整方法。考虑站台容纳能力和列车载客容量的限制建立基于容量约束的动态客流模型,对乘客候车、上下车及滞留等状态进行精确刻画。进一步地,考虑乘客上下车过程对列车停站时间的影响,以减小列车延误时间和站台滞留乘客数量为目标,建立基于容量限制的列车运行调整模型,并针对该模型特点设计基于布谷鸟搜索的列车运行调整算法进行求解。仿真算例结果表明所提方法能够在短时间内得到有效的列车运行调整方案,以快速恢复正常行车秩序并满足乘客出行需求。2.结合实际列车自动调整功能并考虑干扰对列车运行能耗的影响,提出基于预置推荐速度曲线的列车运行自动调整方法。考虑列车运行过程中的载重变化,建立基于再生制动能量利用的列车能耗计算模型,基于二元变量建立列车运行等级与预置推荐速度曲线、运行时间及能耗之间的映射关系。采用压缩时分调整策略,以减少列车运行能耗、延误时间和滞留乘客数量为目标建立混合整数非线性规划模型。基于大M法对模型中非线性约束进行线性化重构,将原模型转化为混合整数线性规划模型,并采用数学规划软件CPLEX求解。仿真算例结果表明所提方法能够通过在线选择列车运行等级,短时间内得到列车运行调整与推荐速度曲线选择一体化的方案,使列车尽快恢复原计划运行,并降低滞留乘客数量与列车运行能耗。3.针对客流高峰时段压缩时分调整策略对降低列车延误时间与滞留乘客数量的局限性,提出预置速度曲线下基于组合策略的列车运行自动调整方法。考虑在线选择列车运行等级,采用扣车和压缩时分的组合策略以进一步均衡列车运行间隔。以减少滞留乘客数量和列车运行延误时间为目标,建立基于扣车和压缩时分策略的列车运行调整模型。提出了基于仿真优化的列车运行调整算法,利用动态客流仿真模型对调整方案进行评估以确定被扣停列车并更新扣车约束条件,通过迭代求解快速得到包含扣停时间、调整后列车运行等级和停站时间的一体化方案。仿真算例结果表明相较于单一的压缩时分策略,采用组合策略的调整方案能进一步减少列车延误时间和站台滞留乘客数量,显着缓解客运压力。4.针对既有行车调度指挥与列车运行控制的分层架构并考虑速度曲线的实时优化,提出基于深度学习和混合搜索的列车调度与控制一体化方法。考虑列车运行调整过程中推荐速度曲线优化的实时性需求,建立列车速度曲线优化模型并采用遗传算法求解以获取带标签的样本数据,并训练卷积神经网络来拟合输入集（列车在各区间的线路条件、运行时间）与输出集（最优曲线对应列车工况转换点及能耗）之间的映射关系。进一步地,以最小化列车运行能耗和延误时间为目标,建立列车运行调整与运行控制一体化模型,提出一种基于混合搜索的列车运行调整算法以求解问题。仿真算例结果表明所提方法能够在短时间内得到列车运行调整与推荐速度优化一体化的方案,所训练的卷积神经网络满足运行调整过程中推荐速度曲线优化的计算精度与速度需求。
罗强[5]（2021）在《面向“一日一图”的列车运行图与动车组交路协同优化研究》文中研究表明“一日一图”运营模式是高速铁路和城际铁路运营组织的发展趋势,这种模式强调动态捕捉客流需求变化情况,以实现更优的铁路资源配置,为旅客提供更优质的出行服务。按流行车是“一日一图”模式下列车组织与调整的核心,而车底的高效周转则是将该模式下的运行图计划落实到实际运输生产的基础保障。因此,为更好的满足“一日一图”模式下的运输生产需求,则需要在对运行图进行调整的同时,协同考虑动车组的周转利用,在满足旅客需求的前提下提高运营组织效率。为充分保障“一日一图”模式高效开展,本文基于车底周转接续来对运行图进行优化调整,以得到高效合理的运输组织方案,主要研究内容如下:（1）梳理“一日一图”模式的内涵及对应的运营组织策略。指出该模式下的列车运行图应包括日常线、周末线和高峰线,并分析了该模式下列车开行数量和编组方案调整的基本原则,以及如何更加高效合理的利用动车组资源。（2）对“一日一图”模式下的列车运行图和动车组交路各自的要素及特征进行了梳理,分析总结了运行图和动车组交路的时空特性,并对各自基于时空网络的优化模型做了分析说明。结合两者的交互关系,对运行图和动车组交路协同优化需解决的主要问题和协同策略进行了分析。（3）构建了适用于“一日一图”模式的运行图和动车组交路协同优化模型。基于运行图和动车组交路的时空特性,构建了时空状态网络,基于该网络在多商品流模型的基础上加入列车服务约束、列车停留约束、到发间隔时间约束和动车组检修约束等限制条件。并设计了数值实验,检测模型的合理性。（4）设计了协同优化的启发式算法。基于拉格朗日松弛原理,将原来网络流模型中的部分约束条件加以松弛,再通过分解成为求解单个动车组带约束的最短路模型,并为此设计了多标签最短路算法;同时设计了对应的上界启发式算法,实现拉格朗日启发式算法整体框架,并验证了该算法对大规模问题的求解效率。（5）以实际线路为背景,基于给定的日常图和周末图对应的列车开行方案,求解得到了优化后的运行图和动车组交路。证明了该理论体系可对“一日一图”模式的运输组织发挥理论和方法支撑。
高如虎[6]（2021）在《柔性列车运行图优化及交替方向乘子法》文中提出作为铁路运营组织过程中最重要的环节,列车运行图是协调铁路不同部门、不同工种进行运输生产活动的基础,同时也是连接铁路运营者与出行者的桥梁。列车运行图优化问题受多种因素制约,一直以来是交通运输领域公认的难题。为了降低列车运行图优化问题的求解难度,常常对列车附加一些人为的、并且相对狭窄的约束。这种强加的约束限制了铁路能力的有效利用,同时对于拥挤的铁路线路难以找到满意的优化方案。此外,列车运行图问题常常被独立优化,即仅对列车的到发时刻决策,而不考虑其他运营规划过程与列车运行图的互相影响。本文基于系统优化的思想,提出柔性列车运行图优化架构,构建集成多种因素的一体化数学模型,期望生成系统最优且满足各类实际需求的铁路运营组织方案。主要研究内容如下:（1）基于优化求解器的精确求解方法。考虑列车越行、列车发车时间范围、安全间隔等实际约束,引入列车发车顺序0-1变量,构建列车运行图的一般混合整数规划模型。在分析模型复杂度的基础上,利用通用优化求解器对列车运行图优化问题精确求解。实验表明,这种优化方法仅适合中小规模优化问题,对于大规模问题,需设计更加有效的求解方法。（2）基于拉格朗日松弛方法的列车运行图优化。针对现有的列车运行图优化结构,通过构建时空网络描述列车的时空转移。将列车运行图的各种约束转换为时空弧段的制约关系,将优化目标转化为列车的弧段费用,将安全间隔约束描述为列车占用网络弧段的不相容关系。利用拉格朗日松弛将原问题分解为关于单列车的最短路径子问题。算例表明,现有的优化结构限制了列车的路径选择,需要设计更加实际和灵活的运行图优化框架。（3）基于ADMM方法的柔性列车运行图优化。针对柔性列车运行图优化问题,利用时空网络将列车运行图优化问题描述为网络优化问题,将列车的安全间隔、越行以及均匀性约束刻画为列车占用弧段的不相容关系。利用交替方向乘子法对模型进行松弛、增广、线性化、分解,提出了一种优先权迭代策略对列车子问题交替迭代求解。通过实例验证了模型的正确性和算法的有效性,并比较了交替方向乘子法与拉格朗日松弛方法的求解效率。（4）考虑到发线运用的柔性列车运行图优化。在柔性列车运行图框架下,综合考虑了车站到发线运用的影响。构建了时空扩展网络描述列车的时空转换及到发线占用。利用不相容弧约束描述列车对时空资源以及车站资源的占用耦合关系。利用交替方向乘子法对原问题进行分解,并提出了一种更加可靠的可行化启发式算法。通过算例验证了所提出方法的有效性。（5）考虑动车组运用的柔性列车运行图优化。在柔性列车运行图优化架构下,综合考虑了动车组运用的影响。以列车运行区段为状态维,构建时空状态网络描述动车组的时空路径和状态选择。为提高求解效率,提出了网络弧段和节点压缩技术缩减网络,并设计了专门的带有限制条件的最短路径算法。利用交替方向乘子法对模型松弛、增广和分解,通过算例验证了所提方法的有效性。
周麟钗[7]（2021）在《高速铁路列车运行图与动车组交路计划协同优化研究》文中进行了进一步梳理高速铁路运输生产中,列车运行图与动车交路计划是降低铁路内部运营成本和提高对外服务水平的关键。传统的先编制运行图再编制交路计划的流程不能同时保证二者的质量。因此需要优化编制流程,在运行图编制阶段同时优化动车组交路,提高动车组利用率,减少动车组运用数量,对于降低运营成本同时提高列车服务质量有重要的理论与工程意义。本文围绕列车运行图与动车交路计划协同优化问题展开以下4个方面的研究:（1）对列车运行图与动车组交路计划的协同优化理论进行系统性分析。分析了传统运行图与交路计划的影响因素、通用模型与编制流程,分析二者的相互影响,提出一体化编制流程,将其与传统的编制与反馈调整流程对比,总结协同优化的优势,并梳理了协同优化模型需要考虑的目标与约束。（2）建立基于接续网络图与时空状态网的列车运行图与动车组交路计划协同优化模型。通过接续网络图与时空状态网络两种形式将优化问题转化为车辆路径问题,将模型涉及的参数与变量离散化,以简化模型的表述。以列车总旅行时间、动车组运用数量与一级检修成本最优为主目标,再考虑动车组运用里程均衡性的目标,以列车到发间隔时间、服务唯一性、接续时间与动车组检修周期等为约束,建立优化模型。设计8列车的简单算例,用GAMS软件求解,结果证明了模型正确性。（3）设计了基于交替方向乘子（Alternating Direction Method of Multipers,ADMM）的求解算法。分析模型的可分解性,运用交替方向乘子算法对模型进行重构,将涉及多动车组耦合关系的复杂约束增广拉格朗日松弛化至目标函数,并将二次惩罚项线性化处理,将原问题分解为单条动车组交路优化的子问题,并加速模型求解。设计交替方向乘子启发式算法的上界解求解、拉格朗日算法的下界解求解、前向动态规划算法的子问题求解以及算法参数更新流程。通过求解不同规模列车节点的案例,并与拉格朗日算法和GAMS的计算指标对比,验证算法的可行性与高效率。（4）以京津城际高速铁路与京沪高速铁路为背景进行案例分析。基于实际的列车开行方案数据,求解案例的运行图和交路计划,计算动车组数量、动车组运用时间利用率、动车组里程标准差等指标,并与既有运行图、基于既有图编制的动车组交路计划进行对比分析,验证了模型与算法在不同运营特点案例的实用性与优化效果。图43幅,表34个,参考文献61篇。
贾宝通[8]（2021）在《高速列车运行调整与牵引控制协同优化》文中认为随着我国现代化高速铁路建设的飞速发展,高速列车逐步成为了人们日常生活中出行的重要选择。因此高速列车的准点到达和安全行驶就成了重中之重。高速列车运行调整是使列车尽量恢复按图运行的重要手段,是铁路运输效率的保证,也是列车以良好秩序运行的前提。列车牵引控制通过把控列车速度和位置,目标是提升列车运行的安全性和准时性。由于两者共同决定了列车在区间的运行时间,对晚点的恢复和对列车运行的保证起到了关键性的作用。因此,将列车运行调整和牵引控制结合起来,可以在宏观和微观的角度优化列车运行调整计划和列车运行速度曲线,从而使得新的调整计划的科学合理以及可行性。本文提出了一种协同优化方法,构建了优化列车运行调整计划和列车运行牵引控制方案的综合模型,并设计了算法求解。最后以宝兰高铁为算例对模型与算法进行验证,结果证明该方法可以在降低延误和验证运行计划的可行性的同时,节约能耗。其主要工作如下:首先研究了列车在小范围可恢复晚点的运行调整本质,就是重新确定列车在每个站的到发时刻,探讨了列车运行中能耗与时间的关系,得到在最短区间运行时间的基础上,合理地增加较少的运行时间可以获得极大的能耗节省,以此为切入点结合行车组织中调度层与控制层的关系,从而在传统列车运行调整模型的基础上得到了考虑节能的列车运行调整外层模型,以列车赶点为调整手段,进行运行调整与牵引控制在列车运行时间上的部分耦合。然后,在分析了列车运动学方程的基础上,得到了牵引、巡航、惰行和制动工况下作用在列车上的合力。以能耗最小为目标构建列车牵引控制内层模型,离散化区间得到能耗的计算方法。以牵引、巡航、惰行和制动四个工况进行列车运行控制,以工况的改变点位置作为决策变量。考虑列车间安全距离的相互影响,以区间运行时间为约束,进而以时间步长为单位求解出列车在每一步的加速度、速度、位置和能耗。以人工蜂群算法为初始算法,结合本文的具体问题,设计了运行调整人工蜂群算法和列车节能牵引控制人工蜂群算法。由于初始算法有着求解效率低、容易出现陷入局部最优等缺点,结合实际问题对节能优化的人工蜂群算法进行改进,设计了全局交叉的人工蜂群算法。最后,以宝兰高铁中兰州西到天水南区段作为算例进行模型和算法的验证,以考虑节能的运行调整和最短时间运行的运行调整进行对比。将牵引控制模型求解出的最短运行时间作为运行调整的参数,得到考虑节能的运行调整计划和最短运行时间的运行调整计划,分别作为列车牵引控制模型的约束求解其能耗,考虑节能的调整计划比后者能耗显着降低。在移动闭塞条件下对列车间距和列车追踪安全距离进行计算,验证了考虑节能的调整计划在移动闭塞条件下是可行的。本文为解决高速列车运行调整和牵引控制协同优化问题提出了一定的见解和思路。其运行调整和牵引控制协同优化可以为调度员和司机提供决策参考,也可以作为列车自动驾驶理论提供一些理论支撑。并且在理论上实现了列车节能降耗,响应了“十四五规划”中“绿色生态”指标。
李涛[9]（2021）在《基于列车到达时刻不确定的客运站到发线运用优化》文中进行了进一步梳理铁路客运作为旅客运输的一种重要形式,由于其运量大、成本低、环保等特点,受到许多国家的重视和旅客的青睐。保证必要的通过能力是实现旅客运输的一个关键因素,通过有效的车站作业计划和合理使用车站设备等手段来保证车站必要的通过能力。到发线的运用是车站作业计划的一个重要环节,合理安排列车占用到发线是编制阶段计划的关键,高效运用到发线可以提高客运站的服务水平和资源利用效率。因此,对铁路客运站到发线运用优化进行研究,有利于提高铁路的竞争优势。首先,论文在已有研究的基础上,确定本文研究的重点以及大体框架。阐述了铁路客运站技术作业过程,运用特殊简化的三维时空网络图来表示到发线的占用情况,分析了到发线的分配原则及影响到发线分配的因素。其次,在已知车站布局、运行图等资料的前提下,以到发线分配原则为基础,以列车是否占用某条到发线为决策变量,以列车占用到发线时间最小、均衡运用到发线为优化目标,建立了图定到达时刻下铁路客运站到发线运用优化模型。由于在列车实际运行中,一些不确定因素使列车实际到达车站的时刻发生变化。基于此,首先对列车到达时刻不确定情况进行分析,提出利用不确定变量来表示列车到达时刻的不确定性,在图定到发线运用优化模型中加入差值得到满足而应达到的置信水平这一约束,建立了到发线运用鲁棒优化模型;然后利用不确定理论将模型转化为确定性等价类模型。最后,根据研究问题的实际情况和所建立模型的特点,对图定的到发线运用优化模型采用遗传算法求解;对于鲁棒优化模型,设计改进选择算子和交叉算子的模拟退火遗传算法进行求解。选取某通过式客运站为算例,依据建立的模型和设计的算法,为研究阶段内到发的旅客列车分配到发线。借助IBM SPSS Statistics 23来验证确定性等价模型中假设的分布。图定到发时刻下,算例结果表明GA所得的到发线运用方案均衡性提高了87.70%;对于到达时刻不确定的情况,算例结果表明ISAGA算法在解决客运站到发线分配问题上是可行的,优化所得的方案优于现场方案和运用常规GA所得方案,均衡性分别提高了94.71%和29.39%。本文提出利用不确定变量来刻画列车到达时刻不确定的研究思路是有效且可行的,其研究结果能够为客运站到发线优化问题、车站作业智能化提供有效的决策支持。
江明[10]（2021）在《一种描述列车运行轨迹的时间-速度-位置模型》文中研究表明综合列车运行图的时间-位置、列车运行控制的位置-速度两种模型的优点,提出一种能够更精确描述列车运行状态和运行轨迹的时间-速度-位置模型（TVP模型）,并分析模型的特性。结合列车多质点模型,明确列车质点相关的安全区域、可达区域、协同区域的边界和特点,给出列车安全可达区域的范围。从运输组织、调度指挥、运行控制、控制调度一体化等多个方面总结梳理该模型适用的应用领域。
二、列车运行调整中三维运行图的实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、列车运行调整中三维运行图的实现（论文提纲范文）
（1）高速铁路列车运行调整一体化优化方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 列车运行图调整研究现状 |
| 1.2.2 列车运行调整一体化研究现状 |
| 1.2.3 研究现状总结 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 2 高速铁路列车运行调整问题基本要素分析与基本模型构建 |
| 2.1 高速铁路列车运行调整问题基本要素分析 |
| 2.1.1 列车运行干扰分析 |
| 2.1.2 列车运行调整计划与基本计划编制方面区别分析 |
| 2.1.3 列车运行调整基本措施分析 |
| 2.1.4 列车运行调整主要目标分析 |
| 2.2 高速铁路列车运行调整基本模型构建 |
| 2.2.1 路网拓扑结构模型 |
| 2.2.2 列车运行干扰模型 |
| 2.2.3 资源能力约束模型 |
| 2.2.4 列车运行图调整基本模型 |
| 2.2.5 非线性约束线性化 |
| 2.3 高速铁路列车运行调整一体化关键因素分析 |
| 2.3.1 列车运行图与列车停站计划调整关联性分析 |
| 2.3.2 列车运行图与动车组交路计划调整关联性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 列车运行图与列车停站计划调整一体化优化方法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.1.1 问题概述 |
| 3.1.2 分步优化与一体化优化分析 |
| 3.2 列车运行图与列车停站计划调整一体化优化模型 |
| 3.2.1 参数与变量 |
| 3.2.2 目标函数 |
| 3.2.3 约束条件 |
| 3.3 求解方法 |
| 3.3.1 标准化处理 |
| 3.3.2 帕累托最优 |
| 3.3.3 求解步骤 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 算例描述 |
| 3.4.2 算例参数设置 |
| 3.4.3 算例结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 干扰持续时间不确定的列车运行图与停站计划调整一体化优化方法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 不确定条件下列车运行图与列车停站计划调整一体化优化模型 |
| 4.2.1 参数与变量 |
| 4.2.2 目标函数 |
| 4.2.3 约束条件 |
| 4.3 求解方法 |
| 4.3.1 单阶段最优化求解方法(O) |
| 4.3.2 两阶段求解方法(T) |
| 4.3.3 随机优化求解方法(S) |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例描述及参数设置 |
| 4.4.2 算例结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 列车运行图与动车组交路计划调整一体化优化方法 |
| 5.1 动车组交路计划调整影响因素和基本原则 |
| 5.1.1 动车组交路计划调整影响因素 |
| 5.1.2 动车组交路计划调整基本原则 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 问题概述 |
| 5.2.2 分步优化与一体化优化分析 |
| 5.3 列车运行图与动车组交路计划调整一体化优化模型 |
| 5.3.1 参数与变量 |
| 5.3.2 目标函数 |
| 5.3.3 约束条件 |
| 5.4 求解方法 |
| 5.4.1 两阶段求解方法 |
| 5.4.2 求解步骤 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 算例描述及参数设置 |
| 5.5.2 算例结果分析 |
| 5.6 本章小节 |
| 6 列车运行图与停站计划、动车组交路计划调整一体化优化方法 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.1.1 问题概述 |
| 6.1.2 分步优化与一体化优化分析 |
| 6.2 列车运行图与停站计划、动车组交路计划调整一体化优化模型 |
| 6.2.1 参数与变量 |
| 6.2.2 目标函数 |
| 6.2.3 约束条件 |
| 6.3 求解方法 |
| 6.3.1 求解方法介绍 |
| 6.3.2 求解步骤 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 算例描述及参数设置 |
| 6.4.2 算例结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要研究工作 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）高速铁路列车运行调整与控制一体化优化模型与算法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 列车运行调整问题 |
| 1.2.2 列车运行控制问题 |
| 1.2.3 列车运行调整与控制相结合的问题 |
| 1.2.4 研究现状小结 |
| 1.3 论文结构及主要研究内容 |
| 2 高速铁路列车运行调整与控制一体化优化理论模型 |
| 2.1 高速铁路列车运行调整与控制问题分析 |
| 2.1.1 高速铁路列车运营扰动分析 |
| 2.1.2 高速铁路列车运行调整问题 |
| 2.1.3 高速铁路列车运行控制问题 |
| 2.2 传统的列车运行调整与控制优化方法 |
| 2.2.1 调度指挥与运行控制“两层式”控制体系 |
| 2.2.2 理论研究中的列车运行调整和控制分步优化方法 |
| 2.3 列车运行调整与控制一体化优化问题分析 |
| 2.3.1 高速铁路列车运行调整与控制“一体化”控制体系 |
| 2.3.2 列车运行调整与控制一体化优化方法 |
| 2.3.3 列车运行调整与控制关联性分析 |
| 2.4 列车运行调整与控制一体化优化理论模型 |
| 2.4.1 列车运行调整与控制一体化优化建模的重难点分析 |
| 2.4.2 列车运行调整与控制一体化优化问题理论模型 |
| 2.4.3 一体化优化模型复杂性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 列车运行调整与控制一体化优化基本模型 |
| 3.1 一体化优化基本模型建模思路 |
| 3.1.1 一体化优化路网模型 |
| 3.1.2 一体化优化的列车动力学模型 |
| 3.1.3 基于离散空间法的一体化优化建模思路 |
| 3.1.4 基于离散时间法的一体化优化建模思路 |
| 3.2 基于离散空间法的一体化优化基本模型构建 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 符号定义 |
| 3.2.3 基于离散空间法的一体化优化基本模型 |
| 3.2.4 模型分析 |
| 3.2.5 基于离散空间法的一体化优化非线性规划模型重构法 |
| 3.3 基于离散时间法的一体化优化基本模型构建 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 符号定义 |
| 3.3.3 基于离散时间法的一体化优化基本模型 |
| 3.3.4 模型分析 |
| 3.3.5 基于离散时间法的一体化优化非线性规划模型重构法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 两种建模方法下一体化优化模型实验结果分析 |
| 3.4.2 参数灵敏度实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 考虑到发线调整的列车运行调整与控制一体化优化模型 |
| 4.1 高速铁路列车运行调整与控制优化指标分析与建模 |
| 4.1.1 列车运行控制性能指标分析与建模 |
| 4.1.2 列车运行调整评价指标分析与建模 |
| 4.2 车站到发线调整与列车运行顺序调整的必要性分析 |
| 4.2.1 高速铁路列车运行顺序调整问题 |
| 4.2.2 考虑列车运行顺序调整的一体化优化方法 |
| 4.2.3 高速铁路车站到发线运用调整问题 |
| 4.2.4 到发线运用调整与到发时刻调整、运行顺序调整、运行速度调整 |
| 4.2.5 考虑多种调整措施的一体化优化方法 |
| 4.3 考虑多种调整措施的列车运行调整与控制一体化优化模型 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 目标函数 |
| 4.3.3 一体化优化基本约束条件 |
| 4.3.4 考虑运行顺序调整和到发线调整的一体化优化问题建模 |
| 4.4 模型求解 |
| 4.4.1 双目标优化问题的帕累托前沿求解思路 |
| 4.4.2 基于epsilon-约束法求解帕累托前沿 |
| 4.4.3 基于线性加权法求解帕累托前沿 |
| 4.4.4 基于两阶段法的模型求解方法 |
| 4.5 算例验证 |
| 4.5.1 双目标一体化优化实验结果分析 |
| 4.5.2 考虑与不考虑多种调整措施的一体化优化实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 复杂场景下列车运行调整与控制一体化优化模型与大规模问题求解方法 |
| 5.1 高速铁路复杂场景下运行调整与控制一体化优化问题分析 |
| 5.1.1 复杂场景下高速铁路列车运行调整流程 |
| 5.1.2 复杂场景下列车运行调整的问题分析 |
| 5.1.3 复杂场景下列车运行调整与控制一体化优化问题描述 |
| 5.2 复杂场景下列车运行调整与控制一体化优化模型构建 |
| 5.2.1 复杂场景下一体化优化模型目标函数 |
| 5.2.2 一体化优化核心约束条件 |
| 5.2.3 复杂场景下列车运行调整与控制一体化优化约束建模 |
| 5.3 复杂场景下列车运行调整与控制循环迭代优化方法 |
| 5.3.1 两个循环迭代优化方法的区别 |
| 5.3.2 列车运行调整-运行控制循环迭代优化方法M_IARC |
| 5.3.3 列车运行控制-运行调整循环迭代优化方法M_IACR |
| 5.4 一体化优化大规模问题求解方法 |
| 5.4.1 一体化优化问题可行域缩减方法 |
| 5.4.2 基于拉格朗日乘子启发式的一体化优化问题求解方法 |
| 5.5 基于中国哈大高速铁路线路的实验分析 |
| 5.5.1 实验数据集 |
| 5.5.2 大规模问题求解方法的性能分析 |
| 5.5.3 区间封锁与临时限速场景下一体化优化实验结果分析 |
| 5.5.4 临时限速对列车运行影响的实验结果分析 |
| 5.5.5 考虑与不考虑到发线运用调整的实验结果分析 |
| 5.5.6 一体化优化方法与循环迭代优化方法的实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文主要工作及成果 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 存在不足及研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 模型M_TRT的公式化描述 |
| 附录B 模型M_STC的公式化描述 |
| 附录C 模型M_MC的公式化及拉格朗日松弛法描述 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）高速铁路列车群运行仿真系统技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 论文资助 |
| 2 国内外研究综述 |
| 2.1 国外研究现状 |
| 2.1.1 仿真系统维度综述 |
| 2.1.2 模型构建维度综述 |
| 2.1.3 设备仿真与扰动调整综述 |
| 2.2 国内研究现状 |
| 2.2.1 列车运行控制维度综述 |
| 2.2.2 调度运营仿真维度综述 |
| 2.3 既有研究借鉴及总结 |
| 2.4 小结 |
| 3 高速铁路列车群运行仿真技术 |
| 3.1 高速铁路动车组运动模型 |
| 3.1.1 动车组受力分析 |
| 3.1.2 动车组运动模型 |
| 3.2 高速铁路动车组列控模型 |
| 3.2.1 动车组ATP列控模型 |
| 3.2.3 动车组ATO列控模型 |
| 3.3 同异步架构下的多并发列车群运行控制模型 |
| 3.3.1 多并发列车集群运行框架 |
| 3.3.2 CTCS-2/3 信号系统逻辑 |
| 3.3.3 多并发列车集群运营周期 |
| 3.3.4 CTC调度集中控制仿真实现 |
| 3.4 高速铁路列车群动态显示仿真技术 |
| 3.4.1 仿真底层基础数据输入 |
| 3.4.2 仿真线程池动态管理机制 |
| 3.4.3 仿真基础路网图构建策略 |
| 3.5 小结 |
| 4 高速铁路列车群运行仿真系统 |
| 4.1 列车群运行仿真架构 |
| 4.1.1 系统整体架构 |
| 4.1.2 数据架构 |
| 4.2 列车群运行仿真基础数据模块 |
| 4.2.1 底层数据输入模块 |
| 4.2.2 路网铺画模块 |
| 4.3 列车群运行仿真动车组模块 |
| 4.3.1 列控配置模块 |
| 4.3.2 动车组配置模块 |
| 4.3.3 列车配置模块 |
| 4.4 列车群运行仿真运营模块 |
| 4.4.1 时刻表模块 |
| 4.4.2 进路编排模块 |
| 4.4.3 计划运行图模块 |
| 4.5 列车群运行仿真输出模块 |
| 4.6 小结 |
| 5 高速铁路列车群运行仿真系统运用实证 |
| 5.1 区段追踪间隔方案可行性分析 |
| 5.1.1 区段追踪间隔方案仿真原理 |
| 5.1.2 可行性分析仿真实现 |
| 5.2 改进Rotor模型的区段通过能力计算仿真应用 |
| 5.2.1 数据处理及Rotor模型 |
| 5.2.2 改进Rotor模型通过能力计算方法 |
| 5.3 高速铁路列车群仿真晚点传播 |
| 5.3.1 正常真实行车数据场景仿真 |
| 5.3.2 突发事件对后行列车产生的影响 |
| 5.3.3 列车群运行晚点传播影响 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 主要研究工作 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）面向调度控制一体化的列车运行自动调整方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 列车调度与控制一体化中的基本概念和问题 |
| 2.1 列车速度曲线 |
| 2.2 列车运行图 |
| 2.3 列车运行调整 |
| 2.4 符号与记号 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 面向乘客需求的列车运行自动调整方法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 考虑列车与站台容量限制的列车运行调整模型 |
| 3.3 基于布谷鸟搜索的列车运行调整算法 |
| 3.4 仿真算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于预置推荐速度曲线的列车运行自动调整方法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 考虑区间运行等级选择的列车运行调整模型 |
| 4.3 基于大M法的模型线性化重构与求解 |
| 4.4 仿真算例 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 预置速度曲线下基于组合策略的列车运行自动调整方法 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 考虑扣车与压缩时分策略的列车运行调整模型 |
| 5.3 基于仿真优化的列车运行调整算法 |
| 5.4 仿真算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于深度学习和混合搜索的列车调度与控制一体化方法 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.2 基于卷积神经网络的列车速度曲线特征学习 |
| 6.3 列车运行调整与运行控制一体化模型 |
| 6.4 基于混合搜索的列车运行调整算法 |
| 6.5 仿真算例 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间所取得的成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）面向“一日一图”的列车运行图与动车组交路协同优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 “一日一图”模式下的运营组织 |
| 1.2.2 列车运行图编制优化 |
| 1.2.3 动车组周转计划编制及优化 |
| 1.2.4 列车运行图与动车组周转协同优化 |
| 1.2.5 现阶段研究的不足 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 “一日一图”模式下的运输计划编制要素及优化过程 |
| 2.1 “一日一图”的内涵及列车运营组织方法 |
| 2.1.1 “一日一图”的内涵 |
| 2.1.2 “一日一图”模式下的列车运营组织策略 |
| 2.2 “一日一图”模式下的运行图和动车组交路 |
| 2.2.1 列车运行图的特征及要素分析 |
| 2.2.2 基于时空网络的列车运行图优化方法 |
| 2.2.3 动车组交路计划要素分析 |
| 2.2.4 基于时空状态网络的动车组交路计划优化方法 |
| 2.3 “一日一图”模式下运行图与动车组交路协同优化分析 |
| 2.3.1 协同优化的决策基础 |
| 2.3.2 协同优化需解决的主要问题 |
| 2.3.3 协同优化的方法策略 |
| 2.3.4 基于时空状态网络的运行图与动车组交路协同优化方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 精细化需求下运行图与动车组交路一体化编制模型 |
| 3.1 需求特点和建模思路 |
| 3.1.1 需求特点 |
| 3.1.2 建模思路 |
| 3.2 模型假定条件 |
| 3.3 符号说明 |
| 3.4 运行图与动车组交路协同优化模型构建 |
| 3.4.1 时空状态网络构建 |
| 3.4.2 模型构建 |
| 3.5 数值实验 |
| 3.5.1 案例数据 |
| 3.5.2 案例求解 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 协同优化模型求解算法设计 |
| 4.1 算法对比及选取 |
| 4.1.1 算法对比 |
| 4.1.2 算法选取 |
| 4.2 拉格朗日启发式算法 |
| 4.2.1 算法介绍 |
| 4.2.2 拉格朗日松弛 |
| 4.2.3 次梯度优化算法 |
| 4.2.4 多标签最短路算法 |
| 4.2.5 上界启发式算法 |
| 4.3 算法验证及对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 案例分析 |
| 5.1 案例背景及基础数据 |
| 5.2 案例计算结果及分析 |
| 5.2.1 计算过程 |
| 5.2.2 结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 主要研究工作 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 数值实验对比数据 |
| 附录 B 一周动车组交路 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）柔性列车运行图优化及交替方向乘子法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 列车运行图问题 |
| 1.2.2 列车运行图建模 |
| 1.2.3 列车运行图求解 |
| 1.3 论文创新点 |
| 1.4 研究内容 |
| 2 列车运行图优化及精确求解 |
| 2.1 问题分析 |
| 2.1.1 问题描述 |
| 2.1.2 符号定义 |
| 2.2 模型构建 |
| 2.2.1 优化目标 |
| 2.2.2 约束条件 |
| 2.3 模型复杂度 |
| 2.4 数值算例 |
| 2.4.1 算例设置 |
| 2.4.2 计算结果 |
| 3 基于拉格朗日松弛的列车运行图优化 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 符号说明 |
| 3.2 时空网络优化模型 |
| 3.2.1 时空网络构建 |
| 3.2.2 0-1 整数规划模型 |
| 3.3 基于拉格朗日松弛的求解方法 |
| 3.3.1 拉格朗日松弛方法 |
| 3.3.2 问题分解 |
| 3.3.3 算法框架 |
| 3.3.4 时变最短路径算法 |
| 3.3.5 上界生成算法 |
| 3.4 数值算例 |
| 3.4.1 算例设置 |
| 3.4.2 计算结果 |
| 3.4.3 比较分析 |
| 4 基于ADMM方法的柔性列车运行图优化 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.1.1 柔性列车运行图优化架构 |
| 4.1.2 问题说明 |
| 4.1.3 符号定义 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 时空网络 |
| 4.2.2 0-1 整数规划模型 |
| 4.3 对称性分析 |
| 4.4 求解算法 |
| 4.4.1 ADMM方法 |
| 4.4.2 增广、线性化及分解 |
| 4.4.3 基于优先权的迭代策略 |
| 4.4.4 算法框架 |
| 4.5 数值算例 |
| 4.5.1 实际算例 |
| 4.5.2 比较算例 |
| 5 考虑到发线运用的柔性列车运行图优化 |
| 5.1 问题分析 |
| 5.1.1 列车运行图与到发线运用 |
| 5.1.2 问题描述 |
| 5.1.3 符号说明 |
| 5.2 扩展时空网络 |
| 5.3 0-1 整数规划模型 |
| 5.3.1 优化目标 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.4 基于ADMM的求解方法 |
| 5.4.1 求解框架 |
| 5.4.2 最短路径算法 |
| 5.4.3 上界生成算法 |
| 5.5 数值算例 |
| 5.5.1 算例设置 |
| 5.5.2 计算结果 |
| 6 考虑动车组运用的柔性列车运行图优化 |
| 6.1 问题分析 |
| 6.1.1 列车运行图与动车组运用 |
| 6.1.2 问题描述 |
| 6.1.3 优化框架 |
| 6.1.4 符号说明 |
| 6.2 时空状态网络 |
| 6.2.1 网络构建过程 |
| 6.2.2 节点和弧段压缩 |
| 6.3 模型构建 |
| 6.3.1 优化目标 |
| 6.3.2 约束条件 |
| 6.4 基于ADMM的求解方法 |
| 6.4.1 分解子问题 |
| 6.4.2 带限制的多最短路径算法 |
| 6.4.3 可行化启发式算法 |
| 6.5 数值算例 |
| 6.5.1 算例设置 |
| 6.5.2 计算结果 |
| 7 结论及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（7）高速铁路列车运行图与动车组交路计划协同优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 2 高速铁路列车运行图和动车组交路计划理论研究 |
| 2.1 列车运行图编制与优化分析 |
| 2.1.1 基本概述 |
| 2.1.2 影响因素 |
| 2.1.3 通用模型 |
| 2.2 动车组交路计划编制与优化分析 |
| 2.2.1 基本概述 |
| 2.2.2 影响因素 |
| 2.2.3 通用模型 |
| 2.3 运行图与动车组运用协同优化分析 |
| 2.3.1 列车运行图与动车组交路相互影响分析 |
| 2.3.2 列车运行图与动车组交路计划一体化编制分析 |
| 2.3.3 运行图与交路计划协同优化模型特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高速铁路列车运行图与动车组交路计划协同优化模型 |
| 3.1 列车运行图与动车组交路计划优化问题描述 |
| 3.1.1 基于接续网络图的问题描述 |
| 3.1.2 基于时-空-状态网络图的问题描述 |
| 3.2 建模假设条件 |
| 3.3 符号声明 |
| 3.4 目标函数与约束条件 |
| 3.4.1 目标函数 |
| 3.4.2 约束条件 |
| 3.5 小规模算例测试与验证 |
| 3.5.1 基础参数设置 |
| 3.5.2 计算结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于交替方向乘子的模型求解方法 |
| 4.1 交替方向乘子算法介绍与分析 |
| 4.1.1 算法介绍与选取 |
| 4.1.2 ADMM算法介绍 |
| 4.2 基于ADMM的模型重构 |
| 4.2.1 复杂约束增广拉格朗日松弛 |
| 4.2.2 子问题的分解 |
| 4.2.3 目标函数线性化 |
| 4.2.4 拉格朗日乘子更新方法 |
| 4.3 基于ADMM的列车运行图与动车组运用协同优化模型求解 |
| 4.3.1 主体算法求解框架 |
| 4.3.2 ADMM算法上界值求解步骤 |
| 4.3.3 拉格朗日算法下界值求解步骤 |
| 4.3.4 子问题求解算法步骤 |
| 4.4 小规模算例测试与验证 |
| 4.4.1 输入数据准备 |
| 4.4.2 算例求解与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实例分析 |
| 5.1 京津城际高铁案例分析 |
| 5.1.1 案例介绍 |
| 5.1.2 案例求解及结果分析 |
| 5.1.3 ADMM算法效率分析 |
| 5.1.4 参数灵敏度分析 |
| 5.1.5 模型对比分析 |
| 5.2 京沪高铁案例分析 |
| 5.2.1 案例介绍 |
| 5.2.2 案例求解及结果分析 |
| 5.2.3 模型对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文主要工作与创新点 |
| 6.1.1 论文主要工作 |
| 6.1.2 论文的创新点 |
| 6.2 需深入研究的内容 |
| 参考文献 |
| 附录A ADMM算法程序部分PYTHON代码 |
| 附录B 京津城际高铁列车时刻表 |
| 附录C 京津城际高铁列车运行图与动车组交路图 |
| 附录D 京沪高铁列车时刻表 |
| 附录E 京沪高铁列车运行图与动车组交路图 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）高速列车运行调整与牵引控制协同优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 关键问题 |
| 1.2 国内外研究文献综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 研究文献分析 |
| 1.3 主要内容与技术路线图 |
| 2 运行调整与牵引控制协同优化理论 |
| 2.1 高速铁路运行调整本质 |
| 2.1.1 列车运行图 |
| 2.1.2 列车运行调整原因 |
| 2.1.3 列车运行调整的基本方法 |
| 2.2 列车牵引控制相关概述 |
| 2.2.1 列车受力分析 |
| 2.2.2 列车牵引力概述 |
| 2.2.3 列车制动力概述 |
| 2.2.4 列车阻力概述 |
| 2.2.5 列车运动学方程 |
| 2.3 运行调整与牵引控制协同优化可行性分析 |
| 2.3.1 需求性分析 |
| 2.3.2 关联性分析 |
| 2.3.3 可行性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高速列车运行调整与牵引控制协同优化模型 |
| 3.1 协同优化过程 |
| 3.2 考虑节能的运行调整模型 |
| 3.2.1 参数定义 |
| 3.2.2 目标函数 |
| 3.2.3 约束条件 |
| 3.3 高速列车牵引控制模型 |
| 3.3.1 参数定义 |
| 3.3.2 目标函数 |
| 3.3.3 约束条件 |
| 3.3.4 加速度、速度、位移等计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 高速列车运行调整和牵引控制算法设计 |
| 4.1 人工蜂群算法 |
| 4.1.1 人工蜂群算法基本概念 |
| 4.1.2 人工蜂群算法基本步骤 |
| 4.2 列车运行调整的人工蜂群算法 |
| 4.3 列车节能操纵的改进人工蜂群算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 算例验证 |
| 5.1 宝兰高铁算例描述 |
| 5.1.1 线路介绍 |
| 5.1.2 参数描述 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.2.1 运行调整结果分析 |
| 5.2.2 牵引控制结果分析 |
| 5.2.3 追踪安全间距检测 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要工作与结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 列车迭代图和运行曲线图 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（9）基于列车到达时刻不确定的客运站到发线运用优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 中文文献综述 |
| 1.2.2 英文文献综述 |
| 1.3 主要内容和结构框架 |
| 1.3.1 论文主要内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 铁路客运站到发线作业分析 |
| 2.1 客运车站的设备配置 |
| 2.2 客运站作业特点及流程 |
| 2.2.1 客运站作业特点 |
| 2.2.2 客运站作业流程 |
| 2.3 客运站到发线分配分析 |
| 2.3.1 到发线的分配原则 |
| 2.3.2 影响到发线分配的因素 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 图定到发时刻下到发线运用优化 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 模型建立 |
| 3.2.1 模型假设条件 |
| 3.2.2 模型符号说明 |
| 3.2.3 目标函数 |
| 3.2.4 约束条件 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 到达时刻不确定下到发线运用优化 |
| 4.1 列车到达时刻不确定情况分析 |
| 4.2 不确定相关理论介绍 |
| 4.3 问题描述 |
| 4.4 模型建立 |
| 4.4.1 模型假设条件 |
| 4.4.2 模型符号说明 |
| 4.4.3 目标函数 |
| 4.4.4 约束条件 |
| 4.4.5 优化模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 算法设计 |
| 5.1 遗传算法 |
| 5.1.1 遗传算法介绍 |
| 5.1.2 遗传算法的关键步骤 |
| 5.1.3 算法具体流程 |
| 5.2 改进模拟退火遗传算法 |
| 5.2.1 改进模拟退火遗传算法的关键步骤 |
| 5.2.2 算法具体流程 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 算例 |
| 6.1 算例背景及初始数据 |
| 6.2 优化结果 |
| 6.2.1 图定到发时刻下优化结果 |
| 6.2.2 图定到发时刻下优化结果分析 |
| 6.2.3 不确定到发时刻下优化结果 |
| 6.2.4 不确定到发时刻下优化结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 论文工作与结论 |
| 7.2 论文的创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）一种描述列车运行轨迹的时间-速度-位置模型（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 时间-速度-位置模型 |
| 3 时间-速度-位置模型的特性分析 |
| 3.1 列车质点安全区域 |
| 3.2 列车质点可达区域 |
| 3.3 列车质点协同区域 |
| 3.4 列车安全可达区域 |
| 4 时间-速度-位置模型的应用领域 |
| 4.1 运输组织应用领域 |
| 4.2 调度指挥应用领域 |
| 4.3 运行控制应用领域 |
| 4.4 控制调度一体化应用领域 |
| 5 总结 |
四、列车运行调整中三维运行图的实现（论文参考文献）
- [1]高速铁路列车运行调整一体化优化方法[D]. 洪鑫. 北京交通大学, 2021
- [2]高速铁路列车运行调整与控制一体化优化模型与算法[D]. 龙思慧. 北京交通大学, 2021
- [3]高速铁路列车群运行仿真系统技术研究[D]. 李和壁. 中国铁道科学研究院, 2021
- [4]面向调度控制一体化的列车运行自动调整方法研究[D]. 侯卓璞. 北京交通大学, 2021
- [5]面向“一日一图”的列车运行图与动车组交路协同优化研究[D]. 罗强. 北京交通大学, 2021
- [6]柔性列车运行图优化及交替方向乘子法[D]. 高如虎. 兰州交通大学, 2021(01)
- [7]高速铁路列车运行图与动车组交路计划协同优化研究[D]. 周麟钗. 北京交通大学, 2021
- [8]高速列车运行调整与牵引控制协同优化[D]. 贾宝通. 兰州交通大学, 2021(02)
- [9]基于列车到达时刻不确定的客运站到发线运用优化[D]. 李涛. 兰州交通大学, 2021(02)
- [10]一种描述列车运行轨迹的时间-速度-位置模型[J]. 江明. 铁路通信信号工程技术, 2021(03)