货运列车编组调度问题的模型与算法研究——刘盾; 赵军; 韩冬; 陈滋利

资 源 简 介

货运列车编组调度问题的模型与算法研究——刘盾; 赵军; 韩冬; 陈滋利

详 情 说 明

货运列车编组调度是铁路运输系统中的核心优化问题，直接影响运输效率和运营成本。该研究建立了基于时空网络的混合整数规划模型，通过多目标优化处理列车编组、路径选择和时刻表制定的耦合关系。

模型创新点主要体现在三个方面：一是采用分层建模思想，将复杂的编组问题分解为车流分配、列车编组和路径规划三个子问题；二是设计了考虑中转时间、解体能力等实际约束的惩罚函数；三是引入模糊隶属度处理运输时效性与成本间的矛盾关系。

算法层面提出了改进的遗传-蚁群混合算法。遗传算法负责全局搜索，通过特殊编码方式表示编组方案；蚁群算法进行局部优化，利用信息素更新机制动态调整车流路径。两种算法通过协同进化策略实现优势互补，实验表明该混合算法相比传统方法能提升15%-20%的求解效率。

实际应用时需注意动态调整机制设计，包括实时响应突发车流变化、处理车站作业能力波动等情况。该模型已在国内某编组站验证，使得平均车辆停留时间缩短8.3%，机车周转率提高12%。未来可结合深度学习预测车流，进一步增强调度方案的适应性。