一种基于多目标优化的高铁车站到发线分配方法组成比例

技术编号:38891864 阅读:18 留言:0更新日期:2023-09-22 14:16
一种基于多目标优化的高铁车站到发线分配方法,涉及铁路行车组织技术领域包括如下步骤:将车站拓扑结构和列车运行要素抽象为参数和变量,分析列车占用到发线和咽喉区进路的时间窗,计算咽喉区进路冲突约束;计算到发线分配方法的目标函数;建立基于多目标优化的到发线分配模型;对到发线分配模型进行求解。本发明专利技术的到发线分配方法能够结合车站不同运营场景更精细、更灵活的制定方案,有效提升车站资源的优化配置和客运服务质量,降低列车晚点效应在路网中的传播风险。应在路网中的传播风险。应在路网中的传播风险。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多目标优化的高铁车站到发线分配方法


[0001]本专利技术涉及铁路行车组织
,具体涉及一种基于多目标优化的高铁车站到发线分配方法。

技术介绍

[0002]高速铁路车站行车组织工作是通过合理运用技术设备,按列车运行图及时接发列车,质量良好的完成运输任务,主要工作内容包括接发车作业、调车作业和其他相关技术作业。制定到发线分配方案是完成各项车站作业的重要内容之一,由于车站咽喉区和到发线存在空间相互制约的关系,其具体内容涵盖了列车占用咽喉区道岔、到发线的时空顺序,即列车在车站内走行径路的选择,以实现列车进路的冲突疏解和车站设施的高效利用。
[0003]目前,高速铁路运行速度快、发车密度大、旅客服务质量高等特征愈加突出,以疏解冲突、提高车站设施利用率等单一目标作为优化目标已经不能适应具有复杂运营场景的大型高铁车站的运营模式。这是由于此类车站不同接发车端口、不同时段的客运量差异较大,列车作业繁忙时段,排列交叉重叠进路会导致车站通过能力的降低;列车作业平稳时段,高效率用车站设施可能导致旅客换乘或出站的不便;列车进行出入动车段作业,优先选用连通动车段的到发线,会提升列车通过效率;客运量较大或重点列车,优先安排靠近站房的站台,可以有效提升车站的工作效率。因此,既有周期性的车站到发线分配方法需要结合不同的运营场景,更细致、更灵活的运用,以进一步提高方法的适应性和可靠性,提升车站资源的优化配置和客运服务质量,还可通过列车的传导作用,在路网范围内产生积极影响。
[0004]现有技术中已有衔接多线路的方向别高速铁路枢纽站的到发线分配方法,包括:根据车站拓扑图确定咽喉区线路资源存在占用空间冲突的进路冲突对;根据列车的基本信息计算出所有列车对车站线路资源的占用时间;根据进路冲突对和列车对车站线路资源的占用时间,确定任意两列列车不能同时占用任意两条到发线的列车

到发线冲突对集合;基于列车

到发线冲突对集合和设定的约束条件构建并且求解衔接多线路的方向别高速铁路枢纽站的到发线分配优化模型,得到车站到发线分配方案和咽喉区资源利用方案。但是,该技术无法根据应用场景调整优化目标,致使列车固定接发股道等要求无法满足,同时采用商业求解器求解问题时如果问题规模增大,求解时间难以满足实时性要求。现有高铁车站到发线分配方法的研究中,针对到发线分配和咽喉区进路选择问题,以作业计划稳定性强和接发车进路条件优为目标,构建0

1整数规划模型,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行求解。但是,该现有技术在使用多目标算法求解时,没有给出模型中约束条件的处理方式,仅通过优化目标值和后验证是否满足约束条件来决定进化的方向,会导致最终计算结果中存在大量不可行解,降低算法的求解速度和求解质量。

技术实现思路

[0005]为克服现有技术中存在的问题,本专利技术的目的是提供一种基于多目标优化的高铁车站到发线分配方法。本专利技术针对车站行车组织中存在的不同运营场景,为列车精细、合
理、高效的分配到发线资源。
[0006]本专利技术由下述技术方案实现:一种基于多目标优化的高铁车站到发线分配方法,包括如下步骤:步骤S100,将车站拓扑结构和列车运行要素抽象为参数和变量,分析列车占用到发线和咽喉区进路的时间窗,计算咽喉区进路冲突约束;步骤S200,计算到发线分配方法的目标函数;步骤S300,建立基于多目标优化的到发线分配模型;步骤S400,对到发线分配模型进行求解。
[0007]进一步的,所述步骤S100包括:步骤S110,将车站拓扑结构和列车运行要素抽象为参数和变量;步骤S120,根据车站拓扑结构确定到发线序号、接车进路序号、发车进路序号、接发车进路是否存在交叉对象以及接发车进路与股道的空间连通性,根据列车运行要素确定列车序号、列车占用到发线的时间、列车占用进路的时间、列车到站顺序以及车站作业相关参数;步骤S130,采用时间窗的方式计算列车占用到发线和咽喉区进路的时间;步骤S140,构建咽喉区进路冲突约束表达式。
[0008]进一步的,所述步骤S200包括:步骤S210,到发线运用均衡;步骤S220,相同到发线相邻列车作业时间间隔分布均衡;步骤S230,旅客乘降便捷;步骤S240,固定到发线接发列车。
[0009]进一步的,所述步骤S300包括:步骤S310,运营场景与模型的目标函数:从车站作业效率、客运服务、列车运行稳定性三个方面,为模型选择合适的目标函数;步骤S320,约束条件:包括到发线分配的唯一性约束、接发车进路分配的唯一性约束、列车、到发线与接发车进路的可行性约束、相同到发线作业时间间隔约束、列车通过约束、列车折返约束、列车特殊作业约束。
[0010]进一步的,所述步骤S400包括:步骤1,输入列车基本信息、车站拓扑结构基本信息、时间标准和运营场景对应模型参数;步骤2,初始化NSGA

II算法种群;步骤3,种群快速非支配排序:通过在各子目标函数的公式后增加惩罚项构造适应度函数,处理进路占用冲突的约束条件,根据计算适应度函数值,进行快速非支配排序;步骤4,种群个体拥挤距离排序;步骤5,种群进化,进行选择、交叉和变异操作;步骤6,将生成的子代种群与父代种群合并,并验证解的可行性,生成新的种群,完成更新;步骤7:迭代次数判断:如果当前迭代次数小于等于目标迭代次数,则执行步骤3,对种群进行迭代进化;如果当前迭代次数大于目标迭代次数,则执行步骤8。
[0011]步骤8:输出优化后的一组到发线分配方案:根据选择的最优的个体,输出每列列车占用的到发线、占用的列车进路以及对应模型的目标函数值。
[0012]进一步的,所述步骤2包括:步骤2.1,采用附属染色体编码形式,根据到发线的编号选择自然数进行编码,染色体的长度为列车数量,染色体的基因按照列车图定到达时间的早晚顺序进行编号,每个染色体代表一组分配方案,同时,将每个到发线可以连接的接车进路和发车进路进行编号作为附属染色体,其个体长度并不相同。附属染色体不作为进化的载体,待到发线确定后在其对应可选进路范围内随机选取进路并参与计算;步骤2.2,按照种群启发式初始化规则生成整个种群。
[0013]进一步的,所述步骤3包括:步骤3.1,设置道岔占用状态表,根据运动学公式计算所有道岔的占用时间和占用状态;步骤3.2,设置到发线占用状态表,根据运动学公式计算所有到发线的占用时间和占用状态;步骤3.3,计算适应度函数值,进行快速非支配排序。
[0014]进一步的,所述步骤5包括:步骤5.1:采用二元锦标赛选择方法作为选择算子,比较非支配排序结果,选择排序等级低的个体,如果等级相同,比较拥挤距离排序结果,选择拥挤距离大的个体;步骤5.2:采用邻域内交叉、变异操作,依据非支配排序结果,随机选取邻域内的2个个体进行两点对位交叉操作,再随机对个体内某一处替换为一个满足除咽喉区进路冲突约束以外任意约束条件的值,得到新的排列方式。
[0015]本专利技术的技术方案能实现如下有益的技术效果:本专利技术的到发线分配方法灵活适本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多目标优化的高铁车站到发线分配方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S100,将车站拓扑结构和列车运行要素抽象为参数和变量,分析列车占用到发线和咽喉区进路的时间窗,计算咽喉区进路冲突约束;步骤S200,计算到发线分配方法的目标函数;步骤S300,建立基于多目标优化的到发线分配模型;步骤S400,对到发线分配模型进行求解。2.根据权利要求1所述的基于多目标优化的高铁车站到发线分配方法,其特征在于,所述步骤S100包括:步骤S110,将车站拓扑结构和列车运行要素抽象为参数和变量;步骤S120,根据车站拓扑结构确定到发线序号、接车进路序号、发车进路序号、接发车进路是否存在交叉对象以及接发车进路与股道的空间连通性,根据列车运行要素确定列车序号、列车占用到发线的时间、列车占用进路的时间、列车到站顺序以及车站作业相关参数;步骤S130,采用时间窗的方式计算列车占用到发线和咽喉区进路的时间;步骤S140,构建咽喉区进路冲突约束表达式。3.根据权利要求1所述的基于多目标优化的高铁车站到发线分配方法,其特征在于,所述步骤S200包括:步骤S210,到发线运用均衡;步骤S220,相同到发线相邻列车作业时间间隔分布均衡;步骤S230,旅客乘降便捷;步骤S240,固定到发线接发列车。4.根据权利要求1所述的基于多目标优化的高铁车站到发线分配方法,其特征在于,所述步骤S300包括:步骤S310,运营场景与模型的目标函数:从车站作业效率、客运服务、列车运行稳定性三个方面,为模型选择合适的目标函数;步骤S320,约束条件:包括到发线分配的唯一性约束、接发车进路分配的唯一性约束、列车、到发线与接发车进路的可行性约束、相同到发线作业时间间隔约束、列车通过约束、列车折返约束、列车特殊作业约束。5.根据权利要求1所述的基于多目标优化的高铁车站到发线分配方法,其特征在于,所述步骤S400包括:步骤1,输入列车基本信息、车站拓扑结构基本信息、时间标准和运营场景对应模型参数;步骤2,初始化NSGA

II算法种群;步骤3,种群快速非支配排序:通过在各子目标函数的公式后...

【专利技术属性】
技术研发人员:任禹谋王涛张涛许伟袁志明赵宏涛丁舒忻高峰孙延浩胡鑫乔峥郎越刘语馨黄天齐刘燊王翰
申请(专利权)人:中国铁道科学研究院集团有限公司北京华铁信息技术有限公司北京锐驰国铁智能运输系统工程技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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