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    客運(yùn)站到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化研究綜述

    2014-01-03 01:05:46倪少權(quán)陳釘均
    鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì) 2014年11期
    關(guān)鍵詞:發(fā)線客運(yùn)站車站

    江 秀,倪少權(quán),陳釘均

    (1. 西南交通大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院,四川 成都 610031;2. 西南交通大學(xué) 全國(guó)鐵路列車運(yùn)行圖編制研發(fā)培訓(xùn)中心,四川 成都 610031;3. 西南交通大學(xué) 綜合交通運(yùn)輸智能化國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610031)

    車站到發(fā)線運(yùn)用計(jì)劃是規(guī)定車站某一階段內(nèi)所有到發(fā)列車占用到發(fā)場(chǎng)具體線路和時(shí)間的計(jì)劃,是車站行車技術(shù)作業(yè)的關(guān)鍵性工作之一[1]。車站到發(fā)線運(yùn)用計(jì)劃的科學(xué)與合理,直接關(guān)系到車站的能力??瓦\(yùn)站到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化,不僅能提高車站的行車技術(shù)管理水平和運(yùn)輸生產(chǎn)效率,而且有助于提高客運(yùn)站行車技術(shù)作業(yè)自動(dòng)化水平。客運(yùn)站到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化研究綜述主要從模型種類、模型算法、目標(biāo)函數(shù)與約束條件 3 個(gè)方面分析已有研究成果。

    1 研究現(xiàn)狀

    1.1 模型種類

    1.1.1 0-1規(guī)劃模型

    目前,到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化模型中,0-1 規(guī)劃模型應(yīng)用最為廣泛。0-1 規(guī)劃模型還包括一次 0-1 規(guī)劃模型[2-3]、二次 0-1 規(guī)劃模型[4-8]及混合 0-1 規(guī)劃模型[9-14]。

    (1)一次 0-1 規(guī)劃模型方面,何林等[2]以方便旅客上下車為目標(biāo),建立高速鐵路車站到發(fā)線運(yùn)用的一次 0-1 規(guī)劃模型,并利用遺傳算法進(jìn)行求解。陳建鑫等[3]所建模型也為一次 0-1 規(guī)劃模型,所不同是其將到發(fā)線的運(yùn)用當(dāng)作指派問(wèn)題進(jìn)行研究,采用指派問(wèn)題常用的匈牙利算法進(jìn)行求解。

    (2)二次 0-1 規(guī)劃模型方面,呂紅霞等[4]采用“時(shí)間片”法,以可行性與交叉干擾最小為目標(biāo)函數(shù),以 1 列列車只能占用 1 條到發(fā)線,同一時(shí)間片內(nèi)的列車不能安排至同一到發(fā)線為約束條件,建立了二次 0-1 規(guī)劃模型,并通過(guò)分解,將其化為 2 個(gè)簡(jiǎn)單的 0-1 規(guī)劃模型進(jìn)行求解。有關(guān)研究是通過(guò)構(gòu)建二次 0-1 規(guī)劃模型研究到發(fā)線的運(yùn)用優(yōu)化,只是目標(biāo)函數(shù)、約束條件與求解算法有所不同[5-8]。

    (3)混合 0-1 規(guī)劃模型方面,高建等[9]以出發(fā)列車正點(diǎn)、保持到發(fā)線固定使用方案與保證高等級(jí)列車優(yōu)先接發(fā)為優(yōu)化目標(biāo);以 2 列車占用到發(fā)線的起始時(shí)差的關(guān)系不等式來(lái)表示時(shí)間相沖突的 2 列相鄰列車占用同一到發(fā)線的約束條件 ( 非“時(shí)間片”法 ),建立了到發(fā)線運(yùn)用的混合 0-1 整數(shù)規(guī)劃模型,并采用模擬退火算法進(jìn)行求解。構(gòu)建混合 0-1規(guī)劃模型研究到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化[10-14]的研究中,林志安等[10-11]對(duì)約束條件的考慮比較全面,如需要進(jìn)行上水作業(yè)的列車、行郵作業(yè)量大的列車對(duì)到發(fā)線的要求;同一站臺(tái)兩側(cè)的到發(fā)線最好不要同時(shí)安排2 列出發(fā)時(shí)刻相近的列車或 1 列出發(fā)和 1 列到達(dá)列車等約束。

    綜上所述,一次 0-1 規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)單一,約束條件較少,適用于簡(jiǎn)略分析;當(dāng)需要考慮多項(xiàng)目標(biāo),約束條件較全面時(shí)需要建立二次 0-1 規(guī)劃模型或混合 0-1 規(guī)劃模型才能更貼切地反應(yīng)實(shí)際情況。

    1.1.2 排序模型

    以張貴英、Kroon 為代表的國(guó)內(nèi)外學(xué)者,利用排隊(duì)理論構(gòu)建排序模型研究到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化問(wèn)題。張貴英等[15-16]以列車接入的可行性與到發(fā)線運(yùn)用的均衡性為目標(biāo),將到達(dá)的列車作為排隊(duì)論中的服務(wù)對(duì)象,將到發(fā)線作為排隊(duì)論中的服務(wù)機(jī)構(gòu),以列車在車站的作業(yè)時(shí)間作為排隊(duì)論中的服務(wù)時(shí)間,以“先到先服務(wù)”原則、“權(quán)重大小”原則與“有限度大小”原則作為排隊(duì)論中的服務(wù)原則 ( 選用原則視具體情況而定,可以單原則,也可以多原則組合 ) 建立第 3 類多目標(biāo)排序模型,并利用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解,得到車站到發(fā)線運(yùn)用的初始方案。Kroon 等[17]在從安全角度出發(fā),在研究特定列車的作業(yè)進(jìn)路時(shí),只考慮該進(jìn)路是否可行,以及進(jìn)路只由 1 個(gè)路段組成,將車站到發(fā)線運(yùn)用問(wèn)題看成具有固定時(shí)間窗口的排序問(wèn)題,從而建立到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化的排序模型。

    1.1.3 其他模型

    其他模型主要是指動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型[18]、圖著色模型[19]、可交替圖模型[20]與隨機(jī)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型[21],而到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化采用這些類模型的研究較少。

    朱亮等[18]考慮到同一車場(chǎng)內(nèi)t2時(shí)刻到發(fā)線狀態(tài)由t1時(shí)刻起始狀態(tài)和t1至t2時(shí)段內(nèi)接入及發(fā)出的列車決定,提出到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化問(wèn)題是一個(gè)多層約束條件動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題,以時(shí)刻表的刻度作為基本步長(zhǎng)λ,建立到發(fā)線運(yùn)用狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,以到發(fā)線剩余價(jià)值 ( 剩余到發(fā)線結(jié)構(gòu)重要度指數(shù)之和,結(jié)構(gòu)重要度由結(jié)構(gòu)重要度分析法確定相應(yīng)權(quán)重值 ) 最大為目標(biāo)函數(shù),建立動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型。由于該模型中的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移方程的決策變量?jī)H涉及到發(fā)線數(shù)量,因此利用該模型所求得的解僅是符合功能要求的解,后續(xù)還需要進(jìn)行到發(fā)線占用沖突檢驗(yàn),以及考慮到發(fā)線均衡運(yùn)用等。

    Cardillo 等[19]將列車表示為無(wú)向圖的頂點(diǎn),不能安排至同一到發(fā)線的 2 頂點(diǎn)相連表示為無(wú)向圖的邊,采用顏色集合表示到發(fā)線的集合,然后使用顏色集合給無(wú)向圖中所有頂點(diǎn)逐一著色,并使任何相鄰頂點(diǎn)所著顏色互不相同,用顏色dj給頂點(diǎn)vi著色表示將列車vi安排到發(fā)線dj,構(gòu)建圖著色模型。所建模型以到發(fā)線使用條數(shù)最少為目標(biāo)函數(shù),利用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解。

    夏明等[21]考慮到到發(fā)線運(yùn)用過(guò)程中的不確定因素,如旅客上下車延誤、車站作業(yè)等,研究了旅客列車停站時(shí)間和接續(xù)時(shí)間隨機(jī)變動(dòng)情況下的到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化問(wèn)題,以提高車站作業(yè)效率和方便旅客乘降為目標(biāo),建立了到發(fā)線運(yùn)用隨機(jī)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型。

    1.2 目標(biāo)函數(shù)與約束條件

    到發(fā)線合理運(yùn)用的優(yōu)化目標(biāo)如表 1 所示。

    表1 到發(fā)線合理運(yùn)用的優(yōu)化目標(biāo)

    在現(xiàn)有研究成果中,大部分所建模型為表中各單目標(biāo)組合的多目標(biāo)模型,少部分為單目標(biāo)模型。這些研究主要包括:以到發(fā)線均衡使用、方便旅客乘降與有利于車站行車技術(shù)作業(yè)的組合為優(yōu)化目標(biāo)[8,22],以有利于車站行車技術(shù)作業(yè)與行車作業(yè)交叉干擾最小的組合為優(yōu)化目標(biāo)[4],以到發(fā)線均衡使用與列車站內(nèi)走行時(shí)間最短的組合為優(yōu)化目標(biāo)[13],以有利于行車技術(shù)作業(yè)與列車正點(diǎn)發(fā)車率最大的組合為優(yōu)化目標(biāo)[9],以到發(fā)線均衡使用與總誤工數(shù)最小的組合為優(yōu)化目標(biāo)[15],以到發(fā)線均衡使用與列車在到發(fā)線上停留時(shí)間最短的組合為優(yōu)化目標(biāo)[23],以到發(fā)線均衡使用構(gòu)建單目標(biāo)優(yōu)化模型[24],以方便旅客乘降構(gòu)建單目標(biāo)優(yōu)化模型[2-3]等。

    到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化模型所涉及的約束條件主要有以下方面。

    (1)1 條到發(fā)線同一時(shí)間內(nèi)只能接發(fā) 1 列列車。

    (2)1 列列車在同一時(shí)間只能占用 1 條到發(fā)線。

    (3)到發(fā)線作業(yè)的間隔時(shí)間約束。

    (4)時(shí)間上存在重疊的 2 列車不能接入同一到發(fā)線。

    (5)所有可能出現(xiàn)交叉干擾的列車均按平行進(jìn)路接發(fā)列車。

    (6)通過(guò)列車安排于正線。

    (7)有上水要求的列車必須安排到有上水設(shè)備的到發(fā)線。

    (8)有行包、郵政作業(yè)的列車必須安排接入靠近行包、郵政通道口站臺(tái)的到發(fā)線。

    (9)要求接入基本站臺(tái)的列車必須安排靠近基本站臺(tái)的到發(fā)線。

    (10)存在換乘關(guān)系的 2 列車應(yīng)安排在臨靠相同站臺(tái)的到發(fā)線上。

    (11)終到站由同一車底擔(dān)當(dāng)?shù)?2 列折返列車要安排在同一到發(fā)線上。

    1.3 模型算法

    到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化模型求解目前主要包括分層求解思想和直接求解思想。

    分層求解是將目標(biāo)問(wèn)題分解成幾個(gè)子問(wèn)題,依次優(yōu)化,分解后的子目標(biāo)多是線性的,可以直接采用一些常用軟件 ( 如 LINGO ),也可以考慮用運(yùn)籌學(xué)中比較成熟的算法求解,如單純形法[4]、分枝定界法[8]、匈牙利解法[3]等。呂紅霞等[4]將 1 個(gè)二次0-1 規(guī)劃模型,分解成 2 個(gè)子模型,分別采用分枝定界算法與單純形法求解;雷定猷等[8]將 1 個(gè)多目標(biāo)模型分解為 2 個(gè)模型,其中一個(gè)為一次 0-1 規(guī)劃模型,采用分枝定界算法求出可行解,在此可行解的基礎(chǔ)上再采用人機(jī)交互考慮另一模型。

    直接求解即是尋找有效的搜索尋優(yōu)算法直接對(duì)所建模型進(jìn)行求解。客運(yùn)站到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化研究所涉及的搜索尋優(yōu)算法主要有:遺傳算法( Genetic Algorithm,GA )、蟻群算法 ( Ant Colony Optimization,ACO )、模擬退火算法 ( Simulation Annealing,SA )、模因演算法 ( Memetic Algorithm,MA )、基于捕食策略的禁忌搜索算法 ( Tabu Search,TS )、克隆算法 ( Immune Clonal Selection Algorithm,ICSA )?;?CNKI 相關(guān)文獻(xiàn),統(tǒng)計(jì)得出到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化模型常用算法情況如圖 1 所示,遺傳算法與分枝定界算法在到發(fā)線運(yùn)用模型中使用頻率較高,而禁忌搜索算法與蟻群算法使用較少,后續(xù)研究者可以嘗試這 2 類算法的探索研究。

    圖1 到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化模型常用算法統(tǒng)計(jì)

    2 研究評(píng)述

    2.1 參數(shù) Cij 的確定

    在以有利于車站行車技術(shù)作業(yè)為目標(biāo)的模型中,有些研究使用參數(shù)Cij,這一參數(shù)表示第i列列車由第j條到發(fā)線接發(fā)的權(quán)值。Cij取值描述如表 2 所示。其中,類別 1 中Cij是由歷史數(shù)據(jù)和工作人員的經(jīng)驗(yàn)得出,但是否符合到發(fā)線固定使用方案,如何得出,憑借什么經(jīng)驗(yàn),涉及哪些因素沒有做出明確闡述;類別 2 中Cij的設(shè)定方法是否符合車站實(shí)際工作仍有待探討。

    2.2 到發(fā)線運(yùn)用與相關(guān)作業(yè)的綜合考慮

    到發(fā)線運(yùn)用與進(jìn)路選擇、機(jī)車作業(yè)的綜合研究較少,而國(guó)外研究主要將到發(fā)線安排與列車作業(yè)進(jìn)路、運(yùn)行圖等進(jìn)行綜合考慮。始發(fā)終到客運(yùn)站,以及機(jī)車換掛站均存在著機(jī)車作業(yè),機(jī)車作業(yè)對(duì)到發(fā)線的運(yùn)用具有較大影響,而相關(guān)研究較少,其中提及到發(fā)線相關(guān)作業(yè)包括機(jī)車作業(yè),但是實(shí)際所建模型均未考慮機(jī)車作業(yè)影響因素[7,22]。鐵路實(shí)際生產(chǎn)作業(yè)中,在始發(fā)站,機(jī)車需要出段至到發(fā)線或機(jī)待線;在終到站,機(jī)車需要從到發(fā)線或機(jī)待線入段;機(jī)車出入庫(kù)和機(jī)車換掛的作業(yè)進(jìn)路將占用車站咽喉區(qū),對(duì)車站接發(fā)列車或者其他技術(shù)作業(yè)將產(chǎn)生進(jìn)路沖突。因此,如果到發(fā)線安排不合理,會(huì)導(dǎo)致機(jī)車走行時(shí)間、占用咽喉時(shí)間、列車占用到發(fā)線時(shí)間過(guò)長(zhǎng),嚴(yán)重影響車站接發(fā)列車能力。因此,客運(yùn)站到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化模型的后續(xù)研究應(yīng)將機(jī)車作業(yè)這一約束加入考慮,使得到發(fā)線的運(yùn)用方案更好地滿足生產(chǎn)實(shí)際要求。

    表2 取值描述

    2.3 到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化的研究方向

    (1)到發(fā)線權(quán)值的確定。對(duì)到發(fā)線權(quán)值設(shè)定的影響因素與取值方法還需要進(jìn)一步明確研究,只有到發(fā)線的權(quán)值賦值恰當(dāng),求得的方案才能客觀合理。

    (2)到發(fā)線運(yùn)用與相關(guān)作業(yè)的協(xié)調(diào)優(yōu)化研究。只有綜合考慮進(jìn)路、機(jī)車等到發(fā)線相關(guān)作業(yè),才能建立更加符合實(shí)際的到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化模型,進(jìn)而提高到發(fā)線運(yùn)用方案的可行性。

    (3)求解算法研究。研究更好的模型求解算法,從而保證能更快更準(zhǔn)確地得到滿意的解,提高解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    制定科學(xué)合理的到發(fā)線運(yùn)用計(jì)劃,優(yōu)化安排列車的接發(fā)順序和位置是應(yīng)對(duì)目前客運(yùn)專線車站接發(fā)旅客列車數(shù)量成倍增長(zhǎng)、到發(fā)線能力日趨緊張的狀況,保障行車安全,提高行車效率的關(guān)鍵[22]。以上從模型種類、求解算法、目標(biāo)函數(shù)與約束條件 3 個(gè)方面,對(duì)客運(yùn)站到發(fā)線運(yùn)用模型的現(xiàn)有研究成果進(jìn)行的綜合分析,為到發(fā)線運(yùn)用優(yōu)化的進(jìn)一步研究提供參考。

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