PPT基于动态规划的铁水运输智能调度方法
铁路运输调度工作PPT培训课件
调度工作在绿色铁路运输中发挥着重要作用,通过优化调度 方案、提高运输效率、减少空驶和待班时间等方式,降低运 输过程中的能源消耗和排放,为铁路运输的绿色化转型做出 贡献。
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列车运行调整的策略与方法
列车运行调整是铁路运输调度的重要环节,目的是确保列车运行的安全、准时和高效。
列车运行调整的策略包括优先级调整、车流调整、速度控制和停站时间安排等,需根据实际 情况灵活运用。
列车运行调整的方法包括计划调整、实时调整和应急调整,需根据不同情况选择合适的调整 方法,并加强与列车调度指挥系统的配合使用。
列车运行的监控与调整
列车运行监控是铁路运输调度工作的重 要环节,通过实时监测列车的运行状态 和位置,及时发现和处理安全隐患和问
题。
监控系统可以实时显示列车运行图、列 当列车运行出现异常情况时,调度员需
车位置、速度、信号状态等信息,为调 要根据实际情况进行及时调整,采取相
度员提供决策支持。
应的措施,如改变列车编组、调整车次、
列车调度员的工作压力
高强度、高风险、高压力的工作环境。
应对方法
加强心理疏导和培训,提高调度员心理素质和应对能力;合理安排工作和休息时 间,避免疲劳工作;建立有效的激励机制,提高调度员工作积极性和满意度。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
05
铁路运输调度工作的未来发展与展望
智能调度系统的应用与推广
智能调度系统
利用先进的信息技术、通信技术 和人工智能技术,实现铁路运输 调度的智能化和自动化,提高运
列车调度的执行
列车调度员根据列车运行计划,负责列车的发车、停车、会让等调度工 作,确保列车按照计划运行。
列车调度员需要密切关注列车运行状态,及时处理突发情况,如列车晚 点、设备故障等,采取相应的调整措施,保障列车运行的安全和效率。
第九章 交通运输生产计划与运输调度工PPT课件
输
或十年,它根据国民经济发展的远景制定,一 般规定运输企业所要达到的运量规模和货物周 转量等基本经济指标预期达到的目标,并作为
组 其发展规划和技术装备发展的根据。 ◎年度计划直接反映计划年度运输企业应完成的
运输任务,作为当年度运输生产计划的编制依
织 据。 ◎月度计划则属于生产计划,是根据需求确定的
具体工作指标和工作办法,它既是年度计划在
城市轨道交通一般设有调度室。
运 四、我国日常运输生产管理方式的发展趋势
输 组
1.管理方式上
由集中统一指挥、各运输企业协调运转向由运 输企业自主经营、在有关主管部门指导下独立 调度的方向发展。
织 学
2.管理手段上 由以计划运输为主向以市场运输为主的方向发 展。
运 第二节 港站运输生产计划和调度工作
运 输 组 织 学
除港站的进出通道外,水运、航空、公路的运 输通道一般情况下不会成为限制因素,运载工 具相对也比较简单,其中公路运输基本上可以 实现“门到门”运输,周转过程中控制的方面 最主要的就是运载工具的调整,其它方面考虑 因素较少,部门的设置较铁路简单的多。
◎总体上,在各中交通方式中,
铁路生产计划和调度工作是最全面的,内容也 是最丰富的;
(1)港口计划体系的构成
港口计划体系从时间来划分,包括长远计划(规 划)、年度计划、季度计划及作业计划(包括月 度、旬度、昼夜轮班计划等)。作业计划是整 个港口计划体系的基础,是整个生产计划的具 体化,也是搞好计划管理的关键。
输 一、港站运输生产计划
组 二、港站运输调度工作
织 学
重点内容:港站运输生产计划的内容及港站运 输调度工作的内容
运 一、港站运输生产计划
输 (一)港站运输生产计划的内容 ◎运输生产计划包括月度生产计划和日常计划
铁路运输智能调度系统设计与优化
铁路运输智能调度系统设计与优化随着社会和经济的不断发展,铁路运输在现代交通体系中扮演着重要的角色。
为了提高铁路运输的效率和安全性,设计一套智能调度系统成为当务之急。
本文将介绍铁路运输智能调度系统的设计要素和优化方法,以提高铁路运输的效率和服务质量。
1. 智能调度系统设计要素1.1 轨道布局规划良好的轨道布局规划是高效铁路运输的基础。
在设计智能调度系统时,需要考虑车站、交叉口和转轨设施的位置和数量。
合理的布局规划能最大限度地减少列车之间的冲突,提高铁路运输的效率。
1.2 列车调度算法列车调度算法是智能调度系统的核心。
通过优化列车的发车时间、速度和停靠站,可以最大程度地减少列车之间的碰撞概率和延误时间。
同时,该算法还需要考虑到车辆巡航控制、车载设备与基础设施的信息传递等关键因素,以确保列车运行的安全性和精确性。
1.3 信号系统设计合理的信号系统设计是铁路运输安全的基石。
智能调度系统应该包含先进的信号系统,能够准确判断列车的位置和速度,并及时传递相关信息。
通过信号控制技术,可以确保列车之间的安全距离,避免碰撞事故的发生。
2. 智能调度系统优化方法2.1 数据挖掘与分析智能调度系统的优化离不开大量的历史运行数据的挖掘与分析。
通过对过去的列车运行数据进行统计和分析,可以发现规律性的变化和潜在的问题。
基于这些分析结果,可以对调度策略进行优化,提高列车运行的效率和安全性。
2.2 优化模型与算法优化模型与算法的应用能有效提高铁路运输的效率。
例如,可以建立列车调度的数学模型,并应用优化算法求解最优调度方案。
同时,还可以采用优化算法对列车停车时间和速度进行调整,以降低整体运行时间和能源消耗。
2.3 人机协同人机协同是智能调度系统优化的重要手段。
在系统设计中,应该充分考虑到人员的意见和决策,与智能算法进行对接。
合理的人机协同可以平衡自动化和人为干预的权衡,实现最佳的调度策略。
3. 智能调度系统在铁路运输中的应用3.1 提高运输效率智能调度系统的应用能够提高铁路运输的效率。
铁路运输行业智能化铁路管理与调度方案
铁路运输行业智能化铁路管理与调度方案第一章智能化铁路管理概述 (2)1.1 铁路管理智能化发展背景 (2)1.2 铁路智能化管理的重要性 (3)1.3 智能化铁路管理的关键技术 (3)第二章铁路运输信息采集与处理 (4)2.1 铁路运输信息采集技术 (4)2.1.1 传感器技术 (4)2.1.2 通信技术 (4)2.1.3 卫星定位技术 (4)2.1.4 图像识别技术 (4)2.2 信息处理与分析方法 (4)2.2.1 数据预处理 (4)2.2.2 数据挖掘与分析 (4)2.2.3 人工智能算法 (4)2.3 信息采集与处理的实际应用 (5)3.1 列车运行监控 (5)3.2 铁路基础设施监测 (5)3.3 铁路沿线环境监测 (5)3.4 铁路运输调度 (5)第三章铁路运输调度策略优化 (5)3.1 铁路运输调度现状分析 (5)3.2 智能调度策略设计 (5)3.3 调度策略优化效果评估 (6)第四章高速铁路运行控制 (7)4.1 高速铁路运行控制技术 (7)4.1.1 信号技术 (7)4.1.2 通信技术 (7)4.1.3 数据处理技术 (7)4.1.4 自动控制技术 (7)4.2 运行控制系统的构成与功能 (8)4.2.1 调度中心 (8)4.2.2 车站 (8)4.2.3 列车 (8)4.2.4 信号设备 (8)4.3 运行控制系统的实际应用 (8)第五章铁路安全监控与预警 (9)5.1 铁路安全监控技术 (9)5.1.1 铁路基础设施监控 (9)5.1.2 车辆运行状态监控 (9)5.1.3 铁路运输环境监控 (9)5.2 安全预警系统的构建 (9)5.2.1 预警信息采集 (9)5.2.2 预警分析处理 (10)5.2.3 预警信息发布 (10)5.3 安全监控与预警的案例分析 (10)第六章铁路货运管理与调度 (10)6.1 铁路货运管理现状 (10)6.1.1 货运管理概述 (10)6.1.2 货运管理现状 (10)6.2 货运调度智能化策略 (11)6.2.1 智能调度概述 (11)6.2.2 货运调度智能化策略 (11)6.3 货运智能化管理的效益分析 (11)6.3.1 经济效益 (11)6.3.2 社会效益 (11)6.3.3 环境效益 (11)第七章铁路客运服务智能化 (12)7.1 客运服务智能化技术 (12)7.2 智能化客运服务系统 (12)7.3 客运服务智能化案例解析 (12)第八章铁路基础设施智能化管理 (13)8.1 铁路基础设施智能化需求 (13)8.2 基础设施智能化管理系统 (13)8.3 智能化管理系统的实施与维护 (13)第九章铁路运输行业智能化解决方案实施 (14)9.1 实施策略与步骤 (14)9.2 实施中的难点与对策 (15)9.3 实施效果评价与反馈 (15)第十章铁路运输行业智能化发展趋势 (15)10.1 智能化技术发展趋势 (15)10.2 铁路运输行业智能化发展方向 (16)10.3 面临的挑战与机遇 (16)第一章智能化铁路管理概述1.1 铁路管理智能化发展背景我国经济的持续快速发展,铁路运输作为国家重要的交通基础设施,其地位和作用日益凸显。
交通运输行业智能化交通运输规划与调度方案
交通运输行业智能化交通运输规划与调度方案第一章智能化交通运输概述 (2)1.1 智能化交通运输的定义与特点 (2)1.1.1 定义 (2)1.1.2 特点 (3)1.2 智能化交通运输的发展历程 (3)1.3 智能化交通运输的发展趋势 (3)1.3.1 技术创新 (3)1.3.2 系统整合 (3)1.3.3 服务升级 (3)1.3.4 绿色发展 (4)1.3.5 政策支持 (4)第二章智能交通规划 (4)2.1 交通规划的基本原则 (4)2.2 智能交通规划的方法与流程 (4)2.2.1 智能交通规划方法 (4)2.2.2 智能交通规划流程 (5)2.3 智能交通规划的关键技术 (5)第三章交通运输系统设计与优化 (5)3.1 交通运输系统设计原则 (5)3.1.1 安全性原则 (5)3.1.2 高效性原则 (6)3.1.3 可持续性原则 (6)3.1.4 灵活性原则 (6)3.2 交通运输系统的智能化优化方法 (6)3.2.1 数据挖掘与分析 (6)3.2.2 人工智能算法 (6)3.2.3 系统集成与协同 (6)3.2.4 云计算与大数据技术 (6)3.3 交通运输系统优化案例 (6)第四章智能调度策略 (7)4.1 调度策略的基本原理 (7)4.2 智能调度策略的设计与实现 (7)4.2.1 设计思路 (7)4.2.2 实现方法 (8)4.3 智能调度策略的应用案例 (8)第五章车联网技术与应用 (8)5.1 车联网技术概述 (9)5.2 车联网技术在交通运输中的应用 (9)5.3 车联网技术的未来发展 (9)第六章自动驾驶技术 (10)6.1 自动驾驶技术概述 (10)6.2 自动驾驶技术在交通运输中的应用 (10)6.2.1 自动驾驶车辆 (10)6.2.2 自动驾驶船舶 (10)6.2.3 自动驾驶无人机 (10)6.3 自动驾驶技术的挑战与展望 (10)6.3.1 技术挑战 (10)6.3.2 发展展望 (11)第七章交通运输大数据分析 (11)7.1 交通运输大数据概述 (11)7.2 交通运输大数据分析方法 (11)7.2.1 数据预处理 (11)7.2.2 数据挖掘 (11)7.2.3 机器学习 (12)7.3 交通运输大数据应用案例 (12)第八章智能交通设施 (12)8.1 智能交通设施的类型与功能 (12)8.1.1 智能交通设施的类型 (13)8.1.2 智能交通设施的功能 (13)8.2 智能交通设施的设计与规划 (13)8.2.1 设计原则 (13)8.2.2 规划内容 (14)8.3 智能交通设施的运行与维护 (14)8.3.1 运行管理 (14)8.3.2 维护保养 (14)第九章交通运输安全与监管 (14)9.1 交通运输安全概述 (14)9.2 智能化交通运输监管体系 (15)9.3 交通运输安全风险防范 (15)第十章智能化交通运输发展策略与建议 (16)10.1 智能化交通运输发展策略 (16)10.2 交通运输行业政策与法规 (16)10.3 智能化交通运输发展建议 (16)第一章智能化交通运输概述1.1 智能化交通运输的定义与特点1.1.1 定义智能化交通运输是指在现代信息技术、物联网、大数据、人工智能等高新技术支撑下,通过集成创新,实现交通运输系统的高效、绿色、安全、便捷运行的一种新型交通运输模式。
物流运输中的智能调度算法和路径规划方法探究
物流运输中的智能调度算法和路径规划方法探究物流运输是现代社会中不可或缺的一项重要活动,它涉及商品的流通、货运的组织与调度等方面。
随着科技的进步和智能化技术的逐渐应用,物流运输中的智能调度算法和路径规划方法也越来越受到关注。
本文将就物流运输中的智能调度算法和路径规划方法进行探究。
智能调度算法是指通过计算机及相关智能化技术,利用优化算法和决策算法,对物流运输中的调度问题进行有效的优化和决策。
这种算法能够帮助物流企业合理分配运输资源,提高运输效率,降低运输成本,提供良好的客户服务。
首先,物流运输中的智能调度算法可以通过准确的预测需求进行优化。
通过对历史数据的分析和预测算法的运用,可以提前预测客户的需求量和运输量,并相应地调整调度计划。
这样一方面可以降低因供需不平衡而导致的资源浪费,另一方面也能够提前做好准备,保证物流运输的及时性和正常进行。
其次,智能调度算法还可以根据实际情况进行动态调整。
物流运输中常常会出现一些突发状况,例如道路交通拥堵、天气不良等,这些因素会对物流运输的计划产生不利影响。
而智能调度算法可以实时地对这些情况进行监测,并根据实际情况做出相应调整,保证物流运输的顺利进行。
第三,智能调度算法还可以通过合理的路径规划来优化物流运输方案。
路径规划是物流运输中的一个重要环节,它涉及到选择最佳的路径和路线,以确保货物能够以最短的时间和最低的成本进行运输。
智能调度算法可以基于道路网络、运输距离和交通状况等因素,使用优化算法进行路径规划,从而减少不必要的绕路和重复行驶,提高运输效率。
除了智能调度算法,还有一些其他的路径规划方法可以用于优化物流运输。
其中一种常见的方法是基于遗传算法的路径规划。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法,通过模拟进化过程,不断改进路径规划方案,以找到最优解。
这种方法可以通过对交叉和突变操作进行优化和改进,从而得到更好的路径规划方案。
另外一种常见的路径规划方法是基于蚁群算法的路径规划。
铁路运输调度工作25页PPT
56、书不仅是生活,而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次,但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许,为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处, 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
拉
60、生活的道路一旦选定,就要勇敢地 走到底 ,决不遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一, 也是成 功的利 器之一 。没有 它,天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ,徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿.丘吉 尔。 30、我奋斗,所以我快乐。--格林斯 潘。
铁路运输组织学-第七篇铁路运输调度工作PPT课件
列车运行信息的收集与传递
建立完善的列车运行信息管理 系统,实时收集列车运行数据, 如车次、时间、位置、速度等。
通过无线通信、数据传输等方 式,及时将列车运行信息传递 给相关人员,以便于调度指挥 和运输组织。
对列车运行信息进行统计分析, 为优化列车调度和运输组织提 供数据支持。
旅客列车调度指挥工
04
作
旅客列车运行计划的编制与调整
根据客流情况,合理安排旅客列 车车次、始发终到时间、经由路 线和停站时分,满足旅客出行需
求。
及时调整列车运行计划,应对突 发客流、天气等变化,确保列车
运行安全、正点。
优化列车开行方案,提高旅客出 行效率,降低运输成本。
旅客列车调度的基本方法
采用先进的调度指挥系统,实时监控旅客列车运行状态,实现科学调度。
调度指挥原则
02
预防为主,及时应对,确保安全。
调度指挥措施
03
加强与气象、防汛等部门的沟通协作,提前预警,及时采取应
对措施,降低自然灾害对铁路运输的影响。
THANKS.
调度工作的基本原则
01
02
03
04
安全第一
确保列车运行安全是调度工作 的首要任务。
集中领导
调度工作实行集中领导,统一 指挥。
按图行车
列车应按照列车运行图规定的 时刻和线路运行。
保障重点
优先保障重点列车和重要物资 的运输。
列车调度指挥工作
02
列车运行计划的编制与调整
根据客货流调查和预测,结合列 车编组计划、运输方案及运输能 力等因素,编制列车运行计划。
注意事项
钢铁企业铁水运输智能调度系统研究与开发
钢铁企业铁水运输智能调度系统研究与开发钢铁企业铁水运输智能调度系统研究与开发摘要:随着钢铁企业规模的不断扩大和生产运输的复杂性增加,传统的人工调度方式已经无法满足运输效率和灵活性的要求。
因此,钢铁企业迫切需要一种智能化的调度系统,以提高生产运输的效率和准确性。
本文以钢铁企业的铁水运输为例,研究与开发了一种钢铁企业铁水运输智能调度系统。
引言:钢铁企业的生产和运输过程中,铁水作为一种重要的原料要素,需在不同工序之间进行运输。
铁水的运输涉及到多个环节和因素,如调度、路径规划、装卸车及时性等问题。
传统的人工调度方式往往存在调度效率低、运输成本高和运输时间长等问题,且不易对复杂的运输过程进行实时监控和调整。
因此,钢铁企业需要借助信息技术手段,研究与开发一种智能调度系统,以提高运输效率和准确性。
实施方案:本文以某钢铁企业的铁水运输为研究对象,依次进行以下几个步骤:1. 数据采集:通过在铁水运输过程中安装传感器和监控设备,实时获取铁水的位置、运输状态、运输速度和温度等数据,并将其传送到调度系统中。
2. 数据处理与分析:将所采集到的铁水运输数据进行处理和分析,利用数据挖掘和机器学习算法对铁水的运输需求进行预测和分析。
根据预测结果,将铁水运输需求分配到不同的运输车辆和线路。
3.路径规划与调度:基于铁水的运输需求和实时交通信息,利用最优路径规划算法和调度策略,确定每个运输任务的最佳路径和最佳时间窗口。
调度算法考虑铁水的运输需求、运输时间和成本等因素,以实现调度的最优化。
4.实时监控与调整:通过与运输车辆和运输员的通信,实时监控运输过程中的各项指标,并根据实时情况对调度进行调整。
在紧急情况下,系统能够做出快速反应,重新调整铁水的运输路径和运输车辆,以确保运输的安全和准时性。
5.系统评估与优化:根据实际运输情况和反馈信息,对调度系统进行评估和优化。
通过分析运输数据和统计信息,识别出系统存在的问题和瓶颈,进一步改进算法和策略,提高调度系统的性能和精度。
基于动态规划的铁水运输智能调度方法
基于动态规划的铁水运输智能调度方法
赵海霞;刘梅
【期刊名称】《青岛科技大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2009(030)001
【摘要】以钢铁企业的铁水运输为背景,以机车和鱼雷混铁车 (Torpedo Car,简称TPC)为运输工具,依托厂区铁路网络,建立了路段预约机制和碰撞检测模型,提出了近邻分配、进程调度和分组优化的铁水优化调度方法,并根据铁水需求和运输距离等因素,采用动态规划确定车辆的最佳数量.在开发的两层C/S分布式铁水智能调度仿真系统上,应用现场采集的原始数据进行仿真,结果表明智能调度方法具有先进性和实用性的特点.
【总页数】4页(P70-73)
【作者】赵海霞;刘梅
【作者单位】青岛科技大学,机电工程学院,山东,青岛,266061;青岛大学,高等职业技术学院,山东,青岛,266061
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于动态规划算法的RGV智能调度策略 [J], 沃芸婷;禹一童
2.基于启发式动态规划的自动化停车场调度方法 [J], 禹鑫燚;卢靓;朱熠琛;欧林林
3.基于MDP和动态规划的医疗检查预约调度优化方法研究 [J], 梁峰;徐苹
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5.基于启发式动态规划的自动化停车场调度方法 [J], 徐丹
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物流行业中的智能调度算法使用教程
物流行业中的智能调度算法使用教程物流行业中的智能调度算法正在得到越来越多的应用和关注。
它可以帮助物流公司提高运输效率,降低成本,并且提供灵活的调度方案。
在本文中,我们将介绍物流行业中常见的智能调度算法,并提供使用教程,帮助读者理解和应用这些算法。
一、背景信息在介绍智能调度算法之前,我们先了解一下物流行业的重要概念和挑战。
物流行业是指通过各种运输方式将货物从生产地点运送到消费者手中的行业。
在运输过程中,物流公司面临着多个问题,如如何将货物合理且高效地分配给不同的运输工具、如何规划最佳的运输路线、如何应对交通拥堵等。
为了解决这些问题,智能调度算法出现了。
智能调度算法利用数学和信息技术,分析运输需求以及运输资源,通过科学的决策和规划,实现最佳的运输方案。
二、智能调度算法的类型1. 车辆路径规划算法车辆路径规划算法是智能调度算法中最基本的一种。
它通过分析运输需求和车辆资源,确定最佳的运输路径和顺序。
最常用的算法是基于图论的最短路径算法,如Dijkstra算法和A*算法。
这些算法可以用来解决单车辆路径问题,但对于多车辆路径问题,还需要考虑车辆调度和载货量平衡等因素。
2. 车辆调度算法车辆调度算法是为多车辆路径问题设计的。
它考虑了多个车辆之间的互相影响,包括车辆资源利用率、调度方案的灵活性等因素。
常见的车辆调度算法有遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等。
这些算法可以用来找到最佳的车辆调度方案,提高整体运输效率。
3. 载货量平衡算法在物流行业中,不同的货物可能具有不同的体积、重量和运输要求。
为了实现运输过程中的最佳资源利用,需要考虑货物的载货量平衡。
载货量平衡算法可以用来分析运输需求和货物属性,选择合适的运输工具,并优化货物的分配。
常见的载货量平衡算法有线性规划、整数规划和动态规划等。
三、智能调度算法的应用教程1. 确定运输需求和资源首先,我们需要收集物流公司的运输需求和可用的运输资源。
运输需求包括货物的起始地点、目的地点、数量和属性等信息。
铁路运输智能化调度系统设计与实现
铁路运输智能化调度系统设计与实现随着经济的不断发展,交通运输业的重要性越来越得到人们的重视,其中铁路运输是众多运输方式中占有极大比重的一种。
而如今,随着科技的进步,铁路运输领域也逐渐开始注重智能化调度系统的研究和应用。
本文将重点探讨铁路运输智能化调度系统的设计与实现。
一、智能化调度系统的概念铁路运输智能化调度系统是指基于现代信息技术和通信技术,应用运营管理科学、管理信息系统、网络技术等先进理论与技术,为铁路运输提供实时的、高效的、个性化的、集成化的运输服务。
二、设计方案1.系统结构铁路运输智能化调度系统主要包括客运智能化调度系统和货运智能化调度系统两个主要部分。
其中客运智能化调度系统的设计包括乘务资源管理子系统、列车智能调度子系统、售票与调度子系统、乘务管理子系统。
货运智能化调度系统的设计包括运输资源管理子系统、运输组织与调度子系统、运输信息管理子系统。
2.系统架构铁路运输智能化调度系统的架构采用分布式的软件系统设计原则,实现智能化的数据处理和信息管理。
对于客运智能化调度系统,应采用基于网络的信息传输方案,以便随时随地进行信息查询、交互等操作,同时应该建立信息归档系统和查询管理系统,以保证信息的安全性。
对于货运智能化调度系统,主要采用C/S结构模式,利用分布式处理来保证信息处理的高速度和高效性。
3.系统功能从总体上来说,铁路运输智能化调度系统应该具备以下五个主要的功能:(1)线路运行智能调度通过实时监测和分析铁路线路的状态、列车行驶状态等,实现对于铁路线路的智能调度,提高铁路线路的利用率和运行效率。
(2)车站调度智能化通过实施信息自动化处理、计算机辅助决策等手段,实现对于车站运营的智能化调度,提高运营效率和服务质量。
(3)客运售票与调度智能化利用互联网技术,建立线上售票系统和客运调度系统,为旅客提供便捷的售票和调度服务。
(4)货运运输资源智能化管理通过信息化手段,实现对于货车资源的动态跟踪、调度和管理,提高货运效率和服务质量。
交通运输行业如何实现智能调度
交通运输行业如何实现智能调度在当今快节奏的社会中,交通运输行业面临着越来越多的挑战和需求。
如何实现高效、准确的智能调度,成为了提升交通运输服务质量、优化资源配置和减少拥堵的关键所在。
首先,要实现交通运输行业的智能调度,数据的收集和整合是基础。
我们需要收集大量的相关数据,包括车辆的位置、行驶速度、路况信息、乘客的出行需求等等。
这些数据来源多样,可能来自于车载设备、道路传感器、移动应用程序以及交通运输管理部门的系统。
通过整合这些数据,我们能够全面了解交通运输的实时状态,为智能调度提供有力的支持。
在数据收集的过程中,要确保数据的准确性和及时性。
不准确或过时的数据可能会导致调度决策的失误。
为了保证数据质量,可以采用多种数据验证和纠错的方法,例如与多个数据源进行交叉比对,或者利用算法对异常数据进行识别和修正。
有了丰富准确的数据之后,建立一个强大的调度系统就显得尤为重要。
这个系统应该能够对收集到的数据进行快速分析和处理,生成合理的调度方案。
它需要考虑众多因素,如车辆的容量、行驶路线的合理性、乘客的等待时间等等。
在规划行驶路线时,要充分利用地理信息系统(GIS)和智能算法。
GIS 可以提供详细的地图和地理数据,帮助确定最短、最快或者最节能的行驶路径。
智能算法则可以根据实时的路况和需求变化,动态调整路线规划。
例如,在遇到交通拥堵时,系统能够迅速为车辆重新规划避开拥堵路段的路线,以减少运输时间和成本。
同时,对于公共交通系统,如公交车和地铁,智能调度还需要考虑乘客流量的变化。
通过在站点安装传感器或者利用手机定位数据,可以实时了解各个站点的乘客数量。
根据这些信息,调度系统可以灵活调整车辆的发车频率和车型,以满足不同时段的乘客需求。
在高峰期增加发车班次,使用大容量车辆;在低谷期则适当减少班次,避免资源浪费。
此外,智能调度还应该具备良好的预测能力。
通过对历史数据的分析和机器学习算法的应用,系统能够预测未来一段时间内的交通流量、乘客需求等情况。
智能化物流规划与调度的技术与方法
智能化物流规划与调度的技术与方法当今社会,随着物流行业的不断发展壮大,逐渐成为物流企业和供应链管理者关注的焦点。
智能化物流规划与调度技术的运用,不仅可以提高物流运输效率,降低物流成本,更能够提升整体物流管理水平,为企业创造更多的竞争优势。
一、智能化物流规划与调度的技术与方法的发展背景与意义随着全球经济的不断发展和国际贸易的蓬勃发展,物流行业迎来了前所未有的发展机遇。
然而,随之而来的是物流行业日益激烈的竞争和复杂多变的市场环境。
传统的人工物流规划与调度方法已经无法满足物流行业快速发展的需求,因此,智能化物流规划与调度技术的应用成为物流企业和供应链管理者解决问题的关键。
智能化物流规划与调度技术通过引入人工智能、大数据分析、云计算等先进技术,实现了对物流运输过程的智能化监控、动态调度和信息化管理。
这些技术的运用,可以有效提高物流运输效率,降低运输成本,减少运输损耗,提升客户满意度,为物流企业创造更多的价值和利润。
二、智能化物流规划与调度的技术与方法的主要研究内容智能化物流规划与调度技术主要包括以下几个方面的研究内容:1.智能化物流规划技术:智能化物流规划技术是指利用人工智能、模糊逻辑、遗传算法等技术,对物流运输路径、车辆调度、货物装载等进行智能化规划。
通过对物流运输需求、运输资源、运输距离等因素进行分析和计算,实现物流运输过程的智能化规划,确保运输效率和运输质量。
2.智能化物流调度技术:智能化物流调度技术是指利用大数据分析、物联网技术、智能传感器等技术,对物流运输过程进行实时监控、智能调度和动态优化。
通过实时获取货物位置、运输状态、运输速度等信息,实现对物流运输过程的动态调度,提高运输效率和运输安全。
3.智能化物流信息管理技术:智能化物流信息管理技术是指利用云计算、物联网、区块链等技术,实现对物流信息的集中管理、共享和传递。
通过建立物流信息平台,实现对物流过程中各个环节的信息采集、传输和共享,提高信息化管理水平,提升整体物流服务质量。
智慧物流中的智能调度与优化方法
智慧物流中的智能调度与优化方法随着科技的不断发展,物流行业也逐步实现数字化、智能化的转型。
物流公司在发展智能物流时,智能调度与优化方法成为重中之重。
这篇文章将针对智慧物流中的智能调度与优化方法作出探讨。
什么是智能调度与优化?智能调度与优化是指通过计算机技术、云计算、物联网等技术手段对物流运输进行计划和控制,最终实现运输效率提高、成本降低、服务优化而达到物流生态循环的完美目标。
具体来说,智能调度与优化会在物流调度前期进行全流程规划,确定合理路线,调度车辆、人员和物料等各种资源,最大化地做到资源优化利用。
调度中还将考虑时效、成本、效益、风险和综合效果等各项指标,以达到优化的目的。
智能调度与优化方法一、智能决策智能决策是一种基于人工智能或机器学习技术的决策系统,其目标是模拟人类的判断和决策机制,从而实现自主的物流调度决策。
该系统将大量的数据信息处理在一起,通过代码逻辑、规则引擎实现复杂的调度优化及决策分析。
二、遗传算法遗传算法是借鉴了达尔文进化论的思想,模拟自然界中的基因变异、竞争、适者生存等进化规律的搜索算法。
在物流运输中,可以将遗传算法应用于货车路径规划、配送线路优化等调度问题上,以提高物流运输效率和降低成本。
三、模拟退火算法模拟退火算法是通过数学建模和计算动态搜索的算法,它模拟冷却金属在高温环境下的过程。
该方法将用于物流调度问题的解决,如转运路线规划、派车顺序等。
四、深度强化学习深度强化学习是对强化学习技术的进一步扩展和提升,它结合了深度神经网络和强化学习方法。
在物流中应用深度强化学习,可以有效解决物流调度中的复杂、动态问题。
同时,该方法还能实现规则自适应,无需手动给定物流计划和路径。
智能调度与优化的应用智慧物流中的智能调度与优化应用非常广泛。
以下是一些典型应用场景:一、快递派送随着快递业的发展,快递公司开始使用智能调度系统来处理包裹的递送和分配。
该系统可按照每个包裹的重量、体积、发货地和收货地、路线等信息自动实现快递员派送路径的自动调度,以提高派送效率。
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关键词:动态规划;铁 水运输;避碰算法 ;仿真 验证
背景
目前国内外解决铁水运输问题的调度方 法大多都是建立产销平衡运输计划模 型,依据此模型建立的总路径最短的目 标函数没有考虑生产成本和能耗。
近年来,有许多专家学者和工程技术人 员将人工智能与优化算法应用于运输系 统,以解决调度的实时性和智能化问题 对钢铁企业铁水运输路径选择及自动避 碰算法进行了研究,但其提出的路段预 约机制有一定的局限性,因此,基于 碰撞检测模型的避碰算法在生产实际中 实用性不强。
3 .2 进程调度
高炉的生产过程是炼铁和出铁周期性循 环的过程,而高炉有停产和生产两种状 态,因此,高炉出铁和运输过程可近似 成按时间单元推进的进程,出铁和运输 是进程推进,高炉停产是进程挂起,炼 铁是进程临时挂起。
因此,铁水运输过程就是以高炉的出铁 时间间隔为周期, 按时间单元在高炉 之间循环推进的进程调度。
机车所作的环行圆周运动是非匀速运动,如 在起点、终点和中间经停站既有加速运动, 也有减速运动,故 可按式( 2 )进 行计算。
其中第一项为重 T P C运输时间,m为中间 经停站点数,a为加速度;第二项为空TP C 返回时间;第三项为包含挂车、卸车和避碰 处理时间在内的其他损失时间, 为挂车时间, 为卸车时间, 为避碰处理时间 ,1.2为时 间损失系数。
基于动态规划的铁水运 输智能调度方法
赵海霞 刘 梅
摘 要:以钢铁企业的铁水运输为背景,为运 输工具,依托厂区铁路网络,建立了路段预 约机制和碰撞检测模型,提出了近邻分配、 进程调度和分组优化的铁水优化调度方法, 并根据铁水需求和运输距离等因素,采用动 态规划确定车辆的最佳数量。在开发的两层c /s【客户机/服务器网】分布式铁水智能调 度仿真系统上,应用现场采集的原始数据进 行仿真,结果表明智能调度方法具有先进性 和实用性的特点。
4、仿真验证
为研究铁水运 输系统智能调 度涉及的关键 技术,运用 COM组件技术, 开发了2层c/s 分布式铁水智 能调度仿真系 统,系统结构 和各组件之间 的相互关系如 图2所示。
以分布式铁水智能调度仿真系统为 实验平台,采用现场记录的原始数 据对铁水运输调度过程进行仿真验 证,铁水日产量为112罐(29759.8 吨),铁水分流运量一炼钢为65罐 ( 分流58.04 ),二炼钢为43罐(分流 比38.39 ),电炉为4罐(分流比3.57 %)时,采用智能调度关键技术前后 的铁水调度指标、机车TPC运行指 标见表1,
2 机车避碰
2.1路段预约机制 是指机车运行过程中,对其未来 行走路径中的前 k个路段( k一般 在 2到5之间取值) 先提前预定, 然后占用的使用方式。
2.2碰撞检测模型
碰撞检测模型是基于预约机制的路 段状态查询方法。 其功能是在机车行驶过程中能够预 先检测到未来可能发生碰撞的冲突 路段 。 方法是利用机车在行驶时预约和占 用路段的集合数组中路段元素是否 预约成功,判断机车运行前方是否 会发生碰撞
•机车利用率 •TPC平均周转率 •铁水平均温度损失 •铁水平均滞留时间 •避碰次数
•紧急次数
5 结 语
以钢铁企业的铁水运输过程为优化对象,对 铁水运输调度中涉及的铁路路径选择、机车 避碰和车辆组合优化的智能调度方法进行了 深入研究 ,建立了路段预约机制和碰撞检测 模型;提出了近邻分配、进程调度和分组优 化的铁水优化调度方法;根据铁水需求和运 输距离等因素、采用动态规划确定车辆的最 佳数量。仿真结果表明,采用智能调度关键 技术后的铁水调度、机车和TPC运行指标均 得到了不同程度的优化。
3 优化调度
3.1近邻分配 例厂区铁路网络物理分区中的铁水生产 区可进一步细分为一高炉区、 二高炉 区、 三高炉区和四高炉区,类似的, 炼钢区也可细分为一炼钢区、二炼钢区 和电炉区。在制订生产计划时,各高炉 铁水的分流都采用近邻分配的原则优先 向邻近的炼钢厂供应铁水。铁水智能调 度就是根据生产计划将四个高炉区的铁 水按需求优化调度到三个炼钢厂。
3.3 分组优化
•由于前扒、预处理和后扒工位相互之 间距离较近,机车在这些工位之间行 驶时,不会进行加减速,故可将这三 个工位合并为一个工位,即前处理工 位,类似地,可将倒灌、清渣和卸挡 三个工位合并成后处理工位。合并后 高炉至炼钢厂的铁水运输过程可抽象 地看成机车牵引 TPC作圆周运动
如图所示,圆周底部BF表示高炉 (Blast Furnace),顶ss表示炼钢(Stee l making) ,FT表示前处理( Fore Treatment ),PT表示后处理( Post Treatment )。
假设铁路网络中所有路段的长度均相等为 。 (若长度不等,可进行等距离划分和标记) , 为最大允许等待时间,机车的可行速度集合 为 ,n为一组机车中的机车数目, 为速度为 v,运输路段为x,x+1,… ,k的 平均环行运行时间,T( x, k, v ,n )为速 度为v的n辆机车运输x到k路段的运输时间, 为TPC的容量,Q( x,k )为从x到k路段运输的 总铁水量,则速度为v的n辆机车从x到k路段 的运输时间等于运输该路段的总铁水量Q(x, k)和平均环行运行时间 的乘积, 即 其中平均环行运行时间 包括机车 对空、重TP的挂车时间、卸车时间、避碰处 理时间等其他损失时间。
约束条件为 : ( i )机车的分组数介于 1和 4之间的整数; ( i i )机车的速度受最小速度 V o限制 , V o 为机车起动速度; ( i i i )每组机车数目向上取整数 ,且在出铁 期间至少有两辆机车在高炉下待命 ; ( i v ) Q(x,k)为对应到高炉出铁时间的炼钢厂 铁水需求量。
假设机车组1 ,2,…,n 牵引TP C经 过x,x+1,…,k路段速度不超过v时, 用 表示按最优方案所需的运输时间。 对于一辆机车运输TPC从x到k路段的情 形,有 (3) 其中 是机车在x,x +1 , …, k 路 段行驶时, 机车速度满足下列 B e l l ma n最优化原理 , 由式( 1 )和( 3 )可得到组机车的最优分组递推公式 :
根据高炉的日产量、每次出铁量、出铁时间、 出铁时间间隔、炼钢厂的铁水日需求量等参 数,并取铁水注满TPC所需时问为最大允许 等待时间 ,考虑以上4个约束条件和机车 速度的3个满足条件,对式(4)求动态规划的 最优解,即可得到以出铁时间间隔为周期的 机车分组数和每组的机车数目。 在高炉出铁期间不应等待空TPC,令 = 0, 取分组数为1,对式( 4 )求动态规划的最优解 可得到TPC的数目。实际生产中,由于每座 高炉有4 个出铁口,为保证生产安全 , 在高 炉出铁期间,应至少有4辆空TPC在高炉下备 用,故实际需要的TPC数目是在最优解的基 础上加4。
要明确的两点
1、钢铁企业的铁水运输属于产销 平衡的运输问题,即高炉生产的铁 水总量等于炼钢厂消耗的铁水总量
2、铁水运输调度最基本、最重要的 两个要求是 运输成本最低 重TPC的运输时间最短
1 铁路路径选择
采用图论的理论和方法将铁路网络 简化为边和顶点两种图形元素。 进行数学描述,建立物理分区和逻 辑分级的铁路网络拓扑模型。 运用Dijkstra(迪杰斯特拉) 算法原 理进行路径静态选择。 根据实际运输情况适时地进行路径 动态调整 。