集装箱班列编组计划优化模型研究
集装箱航线规划优化模型及算法研究
集装箱航线规划优化模型及算法研究在全球经济一体化不断深化的今天，集装箱航运发展速度迅猛。
而如何高效地规划和优化集装箱航线，成为了一个关键性问题。
本文将从集装箱航线规划和优化模型、算法以及实际应用等方面进行探讨。
一、集装箱航线规划和优化模型1.1 传统模型传统的集装箱航线规划和优化模型主要基于线性规划、整数规划、动态规划等数学方法。
这些方法在一定程度上能够解决简单集装箱航线优化问题，但是在实际应用中存在一些明显的不足，例如难以处理复杂的运输网络和物流需求、难以应对实时业务变化以及时间复杂度高等。
1.2 新型模型近年来，随着人工智能、机器学习等技术的发展，基于这些技术的新型集装箱航线规划和优化模型也逐渐得到了广泛应用。
这些模型采用类神经网络、遗传算法、模拟退火等智能优化算法，能够更好地处理复杂运输网络、提高决策精度和实时性，并且具有更快的计算速度和更小的时间复杂度。
二、集装箱航线规划和优化算法2.1 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、交叉、变异等过程，寻找最优解。
在集装箱航线规划和优化中，遗传算法能够找到最优航线、货物装载方案、时间安排等，具有很好的效果。
2.2 模拟退火算法模拟退火算法是一种随机化优化算法，通过局部搜索、随机爬山等方法，发现全局最优解。
在集装箱航线规划和优化中，模拟退火算法能够实现航线优化、最优船期确定、最优载重量安排等。
2.3 分布式优化算法分布式优化算法是利用多个计算机节点实现规模化问题优化的方法。
在集装箱航线规划和优化中，分布式算法能够对面临的复杂网络结构和大规模优化问题进行处理，提高算法的效率。
三、集装箱航线规划和优化的实际应用3.1 数据集成与分析为了更好地实现集装箱航线规划和优化，需要对各种数据进行集成和分析，如运输网络、船舶信息、货物信息、客户需求等。
通过有效的数据集成，能够更好地把握实时运力和市场供求情况，从而提高物流效率。
3.2 智能调度和优化利用智能调度和优化技术，能够减少系统运行成本，并且提高装载率和利用率。
结点站间集装箱班列开行方案的优化模型及算法
法的时间都呈指数增长 ，无法避免算法本身所固有
的维数 灾难 。 结 点站 间集 装 箱 班 列 开 行 方 案 （ ｌｃ ｏ — Ｂｏｋ Ｃ ｎ
ｔｉｅ ａ ｓＦ ｒ ｔ ｎＰａ ，Ｂ ＴＦ ａｎ ｒ ｉ ｏｍａｉ ｌｎ Ｃ Ｐ）优 化 问 题 Ｔｒ ｎ ｏ
６０３） １０ １
要 ：基于一定 的边 际假定 、定义及其定理 ，将 铁路结点 站问集装箱班 列开行方案 （ Ｃ Ｆ ）箱 小时消 Ｂ ＴＰ
耗最少 的优化 目标描述 为线性 阶跃函数 ，得到 Ｂ Ｔ Ｐ的优化模型 。在模 型中，每支非零箱 流均对应 １ ＣＦ 个线性等
式该模 型改造为不含约束条件 的 。 二 层线 性规划模型 ：上层规 一１
定理 １
，
（）综 合 性 假 没 ：把 结 点 站 视 为 “ 箱 ” 系 １ 黑
统一 。只考 虑几个 重要 参数 。考虑 的参数 有 ：ａ 为
可 以唯一 地 表示 为 １个 有序 集 ， ，
结 点站 产生 的 、到结 点 站 （≠ ）消失 的 １ ｉ 昼 夜 的箱流量 ；Ｔｊ ｉ 为结点 站 ｉ 发往 结点站 的集装 箱 班 列 （ ｌｏ ｏ ｔｉｅ ａｎ ，Ｂ Ｔ）每昼 夜消耗 ＢｏｋＣ ｎａ ｒ ｉｓ Ｃ ｎ Ｔｒ 的集结箱小 时 ；ｆ为 任意直 达箱 流无 改编 通过 结 点 站ｉ 时平 均每箱节 省 的时间 ｌ 。 ３ ］
足①ＡＣ Ｖ ，② ｉ Ａ ｎ ｏ Ａ，则 称 Ａ 为 的 大
维普资讯
９ ８
中
国 铁 道
科
学
第 ２ 卷 ９
子集 。
模型 Ｆ ］的约束条件非常简单 ，每支箱流 － Ｍ１ 均只对应 １ 等式约束 ，且每个约束之间没有交 个 叉 ， 由于 目标函数中含阶跃函数 ，不存在分解形 但
集装箱装船顺序优化模型及算法研究
集装箱装船顺序优化模型及算法研究摘要本论文提出了一个用于集装箱装船顺序优化的动态整数规划模型。
模型同时兼顾了集装箱在堆场中和在船上的摆放位置，并把集装箱在不同港口的装卸作业作为一个整体。
在实现装船顺序最优化的同时该模型还可保证船只在不同荷载分布下的稳定性。
模型的求解是一个离散的NP-hard问题，论文给出了用遗传算法解决该问题的算法框架，并通过正交因子试验探讨了算法参数的显著性和交互效应，从而大大缩短了算法在解决该问题时的运算时间。
关键词集装箱运输，装卸优化，倒箱，遗传算法Modeling and Algorithm Study for Optimizing Container Loading Planning for ContainershipAbstractIn this paper, a mathematical model is proposed for developing plans for loading containers on containerships. The mathematical model is formulated as a dynamic integer programming problem. The model integrates many factors, such as the storage policies, container ship stowage and the transfers at different terminals. As weight is one of the critical factors that the model deals with, the best solution can also sati sfy the meta-centric height restriction of the container ship. Since the problem is known to be NP-hard, GA is chosen due to the relatively good results in reasonable time. Unique coding method, evaluation function, genetic crossover and mutation operators are designed aimed at this problem and the significance and interactive effect of different parameters settings used during operation are analyzed. The paper shows that by using orthogonal fractional experimental designs, a good GA structure can be achieved to solve a large, computationally intensive schedule problem.Key words:Container Transfers, Loading-unloading Optimization, Setup Arrangement, Genetic Algorithms1 引言近年来，全球集装箱的运输量增长迅猛。
铁路集装箱中心站班列编组方案数学模型
铁路集装箱中心站班列编组方案数学模型
李梦潇;徐石;马国忠
【期刊名称】《大连交通大学学报》
【年(卷),期】2012(033)003
【摘要】针对已开通运营的铁路集装箱中心站相继开行诸多集装箱班列的实际,构建了集装箱班列编组方案选优的数学模型.该模型是在借鉴已有列车编组计划优化模型的基础上,根据其运输组织的特点,建立了在路网情形下,考虑了包括车站班列中转改编能力储备约束和区段牵引定数限制因素在内的单组班列编组方案选优的数学模型.该模型将一支集装箱箱流可能需要二次及其以上中转改编问题转变为多次一站中转改编问题来描述.因而,该模型复杂度大为降低,且为线性0-1规划模型,决策变量规模为2n3 - 5n2+3n.因而,该模型可以应用现有较为成熟的线性规划算法进行求解.另外,该文还运用模型实例来说明该模型对实际问题的有效描述.
【总页数】5页(P13-17)
【作者】李梦潇;徐石;马国忠
【作者单位】西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都610031;西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都610031;西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都610031
【正文语种】中文
【中图分类】A
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4.连云港铁路集装箱中心站方案研究 [J], 张郎杰
5.陆港铁路集装箱中心站装卸工艺优化方案 [J], 席平;张宇圣;赵建军
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集装箱多式联运运输组合优化的建模研究
(2)货物在特定的 2个城市节点之间以某种
运输方式 运输 时 的费 用 仅与 该方 式 下的 运 输单
价 、货运量以及运输距离相关 , 运输单价是指单
位货运量单位距离的运输费用 。
(3)货物在特定的 2个城市之间以某种运输
方式运输 时所 耗 费的 时 间仅 与城 市 之间 的 距离
相关 , 为单位运输距离所需要的时间与运输距离
(6)
q≤ qk ij
(7)
目标 函数 是 以整 个 运输 过程 中 的总 费 用最
小为目标 , 而总的费用由两部分组成 , 即运输费
也就是说货物量在 1 次运输过程中是不能分割 的 , 在相同的 2 个城市之间不能同时通过多种方 式运输 ;式(4)表示在任 1 个城市节点处 , 若存在 运输方式的转换 , 那么只存在 1 种转换 。 式 (5) 保证在 1次运输方案中两段相邻的运输路径中所 选用的运 输方 式与 在 节点 处 的运 输 方式 的 转换 是连续的 [ 6] ;式 (6)表 示决 策变 量取 值 为 0 或者 1。式 (7)表示货物的运输量不能超过特定运输 路径的运输能力 。
B=[ bkil] 表 示在 节 点 城市 vi, 从运 输 方式 k 转换到运输方式 l时单位运输量的中转时间 。 若
集装箱多式联运组织优化模型及算法研究_唐建桥
2)当存在不同运输方式之间的联合运输时 ,
要采用多式联合运输方法 。要实现多种运输方式
之间的换装 , T 为网络中所有换装弧集 , 换装弧 t
∈ T 。则对基本网络中节点作如下处理, 如图 2
所示 。
图 2 节点扩展
假定各种 运输方式之间的 衔接只能 在节点
(如港口)发生 , 则需要对节点进行扩展 , 其基本
S t(v)·v t 。所有集装 箱在整个网络 上的广义总
∑ ∑ 费用函数为 F = S a(v)·va + S t(v)·vt =
a∈A
t∈ T
ST ·V 。
令 RO D 为通过有关运输方式从起点 O 到终点
D 的路径集合 , 路径 R ∈ ROD , hR (hR ≥0)表示在
路径 R 上的集装箱流量 , gO D 为起点 O 到终点 D
公路 4 0 3
水路 2 3 0
求解该问题转化为一个求解最短径路问题 ,
根据前述思想和方法 , 得该问题的最佳运输径路
和最佳运输方式的联运方案为 :
铁路(9)
水路(19)
公路(18)
A
D换装(2)
步骤 1 选择问题的一个编 码 , 给定群体规 模 M A XP O P , k =0 ;初始时温度 :tk =t0 , 初始群体
(t +1)。 步骤 7 降温退火 , tk +1 =d(tk )。
PO P(k)。
步骤 8 k =k +1 , P OP(k)=Mut POP(k)若
步骤 2 若满足停止规则 , 算法终止 , 把在任 一代中出现的最好的 染色体作为算 法的执行结
运输费用函数和中转地广义换装费用函数分别为 Sa(v)和 S t(v), 则集装箱运输的广义费用函数可 定义为
铁路货运物流优化模型研究
铁路货运物流优化模型研究一、绪论铁路货运物流作为一种重要的现代物流形式，已经成为了我国物流体系的关键组成部分。
与传统的公路运输相比，铁路货运物流具有运输量大、运输成本低、运输效率高、环境污染低等优势，特别是在中长距离、大批量货物运输方面更为显著。
然而，随着我国经济的快速发展，物流市场需求越来越多元化、复杂化，并且客户的个性化服务需求也越来越强烈，铁路货运物流也需要不断地优化提升。
因此，对铁路货运物流优化模型的研究具有非常重要的意义。
二、铁路货运物流优化模型铁路货运物流优化模型，是指通过数学建模的方式，对铁路货运物流过程进行简化和抽象，计算出一组最优的运输方案及相关物流参数及成本的一种模型，其目的是优化铁路货运物流体系，使之达到最优化的物流效益。
具体而言，铁路货运物流优化模型主要包括以下几个方面的内容。
1. 优化线路设计对于铁路货运物流来说，线路设计是至关重要的一个环节。
当物流量达到一定的规模时，采用什么样的线路对物流成本和效率都会产生较大的影响。
因此，如何对线路进行优化，成为了铁路货运物流优化模型中的一个重要部分。
其方法通常是采用数学规划或者整数规划的方式，通过计算出不同线路的成本、效率等指标，从而找到最优的线路方案。
2. 优化运输方案优化运输方案就是在保证货物到达目的地的前提下，尽可能地减少运输成本和时间。
传统的铁路运输方案只能确定运输量和运输路线，不能充分利用运输能力，从而成为了效率提升的瓶颈。
优化运输方案的方法通常是采用动态优化策略、智能算法等，通过计算物流行程、设备利用率、装车率等指标，找到最优的运输方案。
3. 优化装载策略在铁路货运物流中，每个车站可能会有多个线路和多种货物需要运输，因此如何合理搭配车站、线路和货物，成为了优化铁路货运物流的一个重要问题。
优化装载策略的方法主要包括建立机器学习模型、优化算法等，通过考虑货物属性和运输现状等因素，找到最优的装载策略，提高装载率，降低运输成本。
货物列车编组计划优化研究
1组织装车地直达列车条件货物列车按照货物作业点分为装（卸）站直达列车和技术站组织的列车（包括直达、直通、区段、摘挂、小运转等）以及区段管内列车。
直达货物列车，从始发站到目的站，车辆在途中技术站不实行改装改编等技术作业的列车。
能够开行装车地直达列车固然是最好的编组方法，节省了中途改编车流所浪费的车小时，能够让货物在第一时间到达目的地。
满足装车点和卸车点作业能力范围内，在不需要增加基建投资的情况下，当组织装车地直达列车能够节省的车小时，即认为开行直达列车是有利的。
节省车小时用以下公式计算：其中：表示在装车站所节省的车小时。
表示在卸车站所节省的车小时。
表示在技术站所节省的车小时。
表示在运行中所节省的车小时。
式中：表示在装车地的装车总数量；表示在不开行直达列车和开行直达列车时，平均每车消耗的装车时间；表示直达列车最后到达站数；表示第i 到达站所吸引的车流数；表示在不开行直达列车和开行直达列车时，在第i 站到达，平均每车消耗的卸车时间；表示目的站为i 站的车列在沿途无改编通过的技术站数量；表示不开行直达列车与开行直达列车，在第i 站到达，列车从装车点到途经第一技术站的运行时间；表示不开行直达列车与开行直达列车，在第i 站到达，列车从最后途经的技术站到卸车点的时间。
通过细致复杂的计算，指定各项指标的作业时间标准，最后求得在开行直达列车相比不开行直达列车所节省的车小时，当该值不小于0的情况下，组织装车地直达列车能够缩短车流在途时间，增加车辆周转效率，加快货物流通速度，是经济有效的编组方案。
2技术站列车编组计划编制当货物运量不足以开行装车区直达时，将车流汇集到邻近的技术站进行集结改编，将车流汇集为列流。
尽量开行直达列车对于减少车流途中改编耗费车小时以及设备占用具有重要意义。
2.1开行技术直达条件开行直达列车必须要有充足的车流，而车流的到达具有间歇性。
用集结车小时来表示车流到达情况。
，c 表示车辆集结参数，m 表示列车编成辆数。
集装箱运输优化模型及多目标决策支持
集装箱运输优化模型及多目标决策支持在现代物流中，集装箱运输成为了全球贸易的重要方式之一。
为了提高集装箱运输的效率和降低运输成本，运输优化模型和多目标决策支持成为了研究的热点。
本文将探讨集装箱运输优化模型及多目标决策支持的相关内容。
一、集装箱运输优化模型集装箱运输是一个复杂的问题，涉及到货物选择、装运路径、运输方式等多个因素的综合考虑。
为了找到最佳的运输方案，可以利用数学模型来进行优化。
下面介绍两种常见的集装箱运输优化模型。
1.1 集装箱装箱优化模型集装箱装箱优化模型旨在找到最佳的装箱方式，使得在满足一定约束条件下，集装箱的利用率达到最大化。
具体来说，装箱优化模型要考虑货物的体积、重量、形状等因素，以及集装箱的容积、承重限制等约束条件。
通过对这些因素进行数学建模和求解，可以得到最优的装箱方案。
1.2 集装箱运输路径优化模型集装箱运输路径优化模型旨在找到最短的运输路径，使得货物能够快速到达目的地，并尽量避免空载运输和重复运输。
该模型要考虑到货物运输中的各种约束条件，例如货物的优先级、配送中心的位置、运输工具的可用性等。
通过对这些因素进行数学建模和求解，可以得到最优的运输路径。
二、多目标决策支持随着全球贸易的发展，集装箱运输涉及到的决策变得越来越复杂。
在决策过程中，往往需要考虑多个目标，并且这些目标之间往往存在冲突。
为了支持多目标决策，可以借助决策支持系统。
2.1 多目标优化技术多目标优化技术旨在找到一组最优解，以满足多个冲突的目标。
常见的多目标优化技术包括线性规划、整数规划、动态规划等。
这些技术可以通过对多个目标进行数学建模和求解，得到一组帕累托最优解，为决策提供多个可行的选择。
2.2 决策支持系统决策支持系统是一种集成了多目标优化技术的信息系统，用于辅助决策者进行决策。
该系统可以通过汇集、整理和分析各种信息，帮助决策者了解不同方案的潜在风险和效益，从而做出理性的决策。
同时，决策支持系统还可以提供可视化的决策结果，以帮助决策者更好地理解和评估不同的选择。
集装箱船舶配载规划模型优化研究
集装箱船舶配载规划模型优化研究随着全球贸易的不断发展，集装箱运输成为了最主要的国际货物运输方式之一。
在这个过程中，集装箱船舶的配载规划起着至关重要的作用。
船舶配载规划的优化能够提高集装箱的装载率和运输效率，同时减少运输成本和环境污染。
因此，对于集装箱船舶配载规划模型的优化研究具有重要的意义。
一、集装箱船舶配载规划模型的研究现状集装箱船舶配载规划模型的研究是一个涉及多个学科的综合性课题，涵盖了数学规划、运筹学、人工智能等多个领域。
目前，国内外学者对集装箱船舶配载规划模型进行了广泛的研究。
1. 启发式算法优化模型启发式算法是一种通过经验和直觉来解决问题的算法。
在集装箱船舶配载规划中，启发式算法被广泛运用于优化模型的设计与求解。
常用的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
2. 整数规划模型整数规划是一种数学规划方法，用于求解具有整数变量的优化问题。
在集装箱船舶配载规划中，整数规划模型被广泛应用于船舶装载方案的确定、集装箱数量的分配等问题。
3. 多目标优化模型由于集装箱船舶配载规划涉及多个目标，如最大化装载率、最小化成本、最小化运输时间等，因此，多目标优化模型成为了研究的重点。
常见的多目标优化方法包括遗传算法、模糊优化、多目标粒子群算法等。
二、集装箱船舶配载规划模型的优化策略为了提高集装箱船舶配载规划的效率和性能，研究者们提出了一系列的优化策略。
1. 数据分析与预处理在集装箱船舶配载规划模型的优化过程中，对于数据的准确性和完整性要求较高。
因此，在模型建立之前，需要对数据进行分析与预处理，包括船舶容积、货物种类、集装箱数量等数据的获取和整理。
这样可以避免在模型求解过程中因为数据不准确而导致的错误结果。
2. 引入约束条件集装箱船舶配载规划模型中需考虑各种约束条件，例如重量限制、稳定性要求、危险品分类等。
为了确保模型的可行性和安全性，需要引入相应的约束条件进行优化。
合理的约束条件可以保证模型的有效性和可行性，同时也可以避免出现不符合要求的配载方案。
结点站间集装箱班列开行方案的优化模型及算法
结点站间集装箱班列开行方案的优化模型及算法
闫海峰;彭其渊;谭云江
【期刊名称】《中国铁道科学》
【年(卷),期】2008(029)001
【摘要】基于一定的边际假定、定义及其定理,将铁路结点站间集装箱班列开行方案(BCTFP)箱小时消耗最少的优化目标描述为线性阶跃函数,得到BCTFP的优化模型.在模型中,每支非零箱流均对应1个线性等式约束,且每个约束条件之间没有任何交叉.将该模型改造为不含约束条件的0-1二层线性规划模型:上层规划的目标为箱小时节省最大,下层规划的目标为在给定决策变量条件下的沿途改编箱小时消耗最小.按照适应性遗传算法的思想确定遗传策略,采用协同多群体遗传算法,以有效地克服由于问题本身具有强基因关联和超多峰性质而带来的模式欺骗问题,设计相应的遗传算法.通过对算法每个环节计算复杂度的分析,得到该算法的整体复杂度为
O(αn3lnβn2),说明该算法是收敛于全局最优的有效算法.
【总页数】5页(P97-101)
【作者】闫海峰;彭其渊;谭云江
【作者单位】西南交通大学,交通运输学院,四川,成都,610031;西南交通大学,交通运输学院,四川,成都,610031;西南交通大学,图书馆,四川,成都,610031
【正文语种】中文
【中图分类】U292.36
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1.集装箱结点站列车开行方案研究 [J], 周勇
2.铁路结点站集装箱班列集结过程 [J], 闫海峰
3.中心站集装箱班列开行方案的0-1规划模型 [J], 蒲菡
4.集装箱中心站和专办站班列开行方案研究 [J], 柴甜甜;王慈光;杜连涛
5.铁路物流中心及集装箱专办站间班列开行方案的研究 [J], 王艳玲;赵明佶;郎茂祥;李翀宇;李雪飞
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海运集装箱空箱分派优化模型研究的开题报告
海运集装箱空箱分派优化模型研究的开题报告一、研究背景随着国际贸易的发展，海运集装箱成为了商品运输的主要方式。
而在海运集装箱运输中，空箱分派问题一直是一个重要的问题。
在货物运输过程中，空箱分派的合理性和高效性直接影响到海运集装箱运输的效率和运行成本。
目前，许多研究者已经对海运集装箱空箱分派问题进行了研究，但是大多数研究都局限于利用经验或一些粗略的规则进行决策。
因此，需要研究一种优化模型，以获取更加高效和准确的空箱分派策略。
本研究的目的是研究一种海运集装箱空箱分派优化模型，以提高海运运输的效率和降低运输成本。
二、研究目的本研究的目的是探究海运集装箱空箱分派优化模型，以提高海运集装箱的运输效率和降低运输成本。
具体目标如下：1.建立海运集装箱空箱分派优化模型，根据不同的情况选择不同的算法进行计算和优化；2.验证所建立的模型的可行性和有效性，通过比较实际分派结果和模型计算结果来检验所建立的模型；3.提出优化建议，结合实际问题，提出相应的优化方案，以提高海运运输的效率和降低运输成本。
三、研究内容本研究主要内容如下：1.研究国内外海运集装箱空箱分派的相关研究现状，分析现有研究存在的问题和不足；2.分析海运集装箱空箱分派的特点和规律，包括箱型、集装箱数量、货物种类、装卸地点等因素；3.基于分析，建立海运集装箱空箱分派优化模型，包括约束条件和目标函数，并根据具体情况选择合适的算法进行计算和优化；4.通过实际案例分析验证优化模型的可行性和有效性，并总结所得结果；5.根据研究结果提出优化建议，结合实际问题提出相应的优化方案，以提高海运运输的效率和降低运输成本。
四、研究方法本研究采用以下方法：1.文献资料法：通过查阅国内外相关文献和资料，了解海运集装箱空箱分派的研究动态和现状；2.案例研究法：选择实际案例进行分析，验证所建立的模型的可行性和有效性；3.数学建模法：根据研究的实际情况，建立海运集装箱空箱分派优化模型，在模型中考虑相关约束条件和目标函数，并选择合适的算法进行计算和优化；4.优化算法：选取适合的计算方法进行建模和求解，包括线性规划、混合整数规划、遗传算法等优化算法；五、研究意义集装箱在国际贸易中的重要性不断增加，而空箱分派问题是海运集装箱运输中必须面对的难题。
铁路货物运输动态优化模型建立研究
铁路货物运输动态优化模型建立研究近年来，随着科技的不断发展，人们的生活和工作方式也在不断改变。
在各行各业中，铁路货物运输是一个非常重要的领域。
针对铁路货物运输领域中存在的一些问题，研究人员利用现代科技手段建立了动态优化模型，以提高铁路货物运输的效率和准确性。
一、铁路货物运输的现状随着物流业的快速发展，铁路货物运输也越来越受到关注。
目前中国的铁路货物运输发展已经取得了一些成就，如货运量不断增加、运输速度不断提高、服务质量不断提升等。
不过，铁路货物运输仍面临一些问题，如运输效率较低、高峰时段运输压力大、货源分布不均等。
二、动态优化模型建立的必要性面对铁路货物运输领域中的问题，研究人员开始利用现代科技手段进行建模和优化，以提高铁路货物运输的效率和准确性。
动态优化模型就是其中的一种。
动态优化模型是一种能够自动调整和优化策略的数学模型。
它能够通过对铁路货物运输中的大量数据进行分析和处理，从而实现对铁路货物运输的动态优化。
采用动态优化模型，可以使铁路货物运输效率最大化，降低运输成本，提高服务质量。
三、动态优化模型的建立与研究方法动态优化模型的建立与研究需要遵循以下几个步骤：1. 数据采集在铁路货物运输领域中，需要采集大量的数据，包括车站、车辆、货物、运输线路、运输时间等信息。
这些信息可以通过各种手段获取，如传感器、RFID技术、云计算等。
2. 数据处理采集到的数据需要进行处理和分析，以便生成可用的数据。
数据处理可以通过各种工具和算法实现，如数据挖掘、机器学习等。
3. 模型建立在进行数据处理之后，需要建立一个动态优化模型。
模型建立可以利用各种建模语言和工具，如Python、MATLAB、Simulink等。
4. 模型验证建立好模型之后，需要进行模型验证。
模型验证可以通过各种方式实现，如分析模型精度、进行仿真等。
5. 模型优化模型优化是建立动态优化模型的关键环节。
优化过程可以通过各种算法和技术实现，如遗传算法、神经网络等。
港口集装箱运输的优化模型研究
港口集装箱运输的优化模型研究在全球贸易日益繁荣的背景下，港口集装箱运输作为货物运输的重要方式，其效率和成本直接影响着国际贸易的竞争力和经济发展。
因此，对港口集装箱运输进行优化，构建有效的优化模型，具有重要的现实意义。
一、港口集装箱运输的现状与问题当前，港口集装箱运输面临着一系列挑战和问题。
首先，港口拥堵现象时有发生，大量集装箱船只在港口等待装卸，导致运输时间延长和成本增加。
其次，集装箱的调配不够合理，有些地区集装箱过剩，而有些地区则短缺，影响了货物的运输效率。
再者，港口的装卸设备和运输车辆的协同作业不够顺畅，存在等待和闲置的情况，降低了整体的作业效率。
此外，信息不对称也是一个突出问题。
船公司、港口、货代等各方之间的信息沟通不够及时和准确，导致决策失误和资源浪费。
例如，船公司无法准确掌握港口的作业进度，可能导致船只过早或过晚到达港口，增加了运营成本。
二、优化模型的目标与关键因素针对上述问题，构建港口集装箱运输的优化模型，其目标主要包括提高运输效率、降低运输成本、减少港口拥堵以及提高服务质量。
为实现这些目标，需要考虑以下关键因素：1、港口的作业能力：包括码头的装卸设备数量、工作效率、堆场的存储容量等。
2、集装箱的流量和流向：准确预测不同地区之间的集装箱运输需求，以便合理调配资源。
3、运输工具的配置：如船只的运力、运输车辆的数量和类型等。
4、作业时间的安排：合理规划装卸作业时间，确保各环节的紧密衔接。
三、优化模型的建立1、网络模型可以将港口集装箱运输视为一个复杂的网络，节点代表港口、堆场、货运站等，边代表运输线路。
通过建立网络模型，分析货物在网络中的流动路径和流量，从而找出最优的运输方案。
在网络模型中，需要考虑节点的容量限制和边的运输成本、运输时间等因素。
运用图论和线性规划等方法，求解最小成本或最短时间的运输路径。
2、排队论模型港口的装卸作业和车辆运输可以看作排队系统。
通过排队论模型，可以分析作业队伍的长度、等待时间、服务效率等指标。
铁路货运集装箱编组优化方法研究
铁路货运集装箱编组优化方法研究随着全球贸易的扩大和中国经济的快速发展，铁路货运集装箱的运输需求也日益增加。
然而，由于各种因素的制约，铁路货运集装箱的编组和调度一直是一个复杂且具有挑战性的问题。
为了实现高效、安全和经济的铁路货运集装箱运输，研究优化编组方法势在必行。
一、铁路货运集装箱编组的意义对于铁路货运集装箱编组的研究，我们首先需要明确其意义和重要性。
铁路货运集装箱编组是指将一列列车上的集装箱按照一定规则和条件进行组合和排列，以满足运输需求。
通过合理编组，可以最大程度地利用运输资源，提高运输效率和经济效益。
二、编组优化的目标铁路货运集装箱编组的优化目标主要包括减少列车的数量，降低能耗和运营成本，提高效率和安全性。
为了实现这些目标，需要采用一系列科学有效的方法和技术。
三、优化方法之一：动态规划动态规划是一种优化问题求解的常用方法，可以应用于铁路货运集装箱编组优化中。
通过建立适当的数学模型，考虑到运输资源、路线、时间窗口和运输需求等因素，可以利用动态规划算法来寻找最优的编组方案。
四、优化方法之二：遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，可以用于解决复杂的优化问题。
在铁路货运集装箱编组优化中，可以将集装箱视为个体，通过交叉、变异和选择等操作，不断优化集装箱的组合方式，以达到最佳编组效果。
五、优化方法之三：模拟退火算法模拟退火算法是一种以搜索过程为基础的全局优化算法，可以用于求解复杂问题的全局最优解。
在铁路货运集装箱编组优化中，可以利用模拟退火算法来模拟集装箱编组过程中的温度变化和局部搜索行为，以求得最佳的编组方案。
六、优化方法之四：人工智能算法近年来，人工智能算法在铁路货运集装箱编组优化中得到了广泛应用。
通过利用人工智能算法的强大学习和优化能力，可以对大量的数据进行处理和分析，为编组决策提供科学依据。
七、案例研究：京津冀地区铁路货运集装箱编组优化以京津冀地区的铁路货运集装箱编组优化为例，通过对该地区的运输需求、资源分布和运营成本等因素的分析，可以建立相应的优化模型，并结合动态规划、遗传算法、模拟退火算法和人工智能算法等优化方法，找到最佳的编组方案，以满足京津冀地区的货运需求。
铁路集装箱平衡装箱优化模型与算法
铁路集装箱平衡装箱优化模型与算法为了提高铁路集装箱运输的效率和经济性，铁路运输部门需要对集装箱进行平衡装箱，以确保货物安全，并且最大限度地利用空间。
本文将介绍铁路集装箱平衡装箱的概念和相关模型与算法。
一、铁路集装箱平衡装箱概述铁路集装箱平衡装箱是指在保证集装箱装载安全和货物完整的前提下，通过合理安排货物的分布，使得每个集装箱内的重量相对均衡。
平衡装箱不仅可以减小车辆运输时的震动和不稳定性，还能够降低运输成本并提高货物利用率。
二、平衡装箱的挑战与要求1. 船舶结构约束：铁路集装箱在船舶上需按照一定规则进行摆放，以确保船舶结构的稳定性。
2. 货物特性差异：货物的形状、重量和体积等特性各异，需要进行合理的组合与分配。
3. 运输需求多样化：不同运输需求下，可能需要优化不同的目标函数，如最小化运输成本、最大化货物利用率或最小化集装箱重心偏移等。
三、平衡装箱模型与算法1. 线性规划模型线性规划模型常用于平衡装箱问题的建模，通过数学表达目标函数和约束条件，并利用线性规划算法进行求解。
典型的线性规划模型包括船舶稳定性模型、船舶装载平衡模型等。
2. 启发式算法启发式算法是一种基于经验和规则的算法，可以在较短的时间内得到可行解。
常用的启发式算法包括贪心算法、遗传算法和模拟退火算法。
这些算法通过逐步优化货物分配和集装箱摆放策略，以达到平衡装箱的目标。
3. 优化算法优化算法是一类可以找到最优解的算法，它们可以对装箱问题进行复杂的建模和求解。
常用的优化算法包括模型线性化算法、混合整数线性规划算法和禁忌搜索算法。
这些算法在求解大规模平衡装箱问题时具有较高的效率和准确性。
四、实际应用与发展趋势铁路集装箱平衡装箱在实际应用中已取得显著成效。
通过优化模型与算法的引入，已经在提高运输效率、降低成本和保证货物安全等方面发挥了积极作用。
未来，随着信息技术的不断发展，人工智能和大数据分析等技术将进一步推动平衡装箱模型与算法的创新与优化。
集装箱班轮支线网络鲁棒优化模型研究
为了有效降低成本,满足日益复杂的运输需求,班轮公司开始通 过枢纽港进行货物中转,建立轴辐式航线网络。轴辐式这一网络 形式已成为班轮航线的主要形态。
集装箱班轮运输网络设计是重要的物流问题,牵扯大量的资产和 运营成本,作为班轮公司经营战略层面的关键问题,轴辐式网络 优化设计可以有效降低运营成本,提高班轮公司的市场竞争力。 而支线作为轴辐式网络的重要组成部分,是干线的支撑和补充, 对支线网络进行优化是干线能够顺畅运转的关键。
பைடு நூலகம்
本文围绕集装箱班轮运输中由枢纽港向各支线港进行疏港运输 的支线网络优化问题。要求船舶到港时间满足时间约束,在枢纽 港船舶载重量限制和各支线港时间窗限制基础上分析轴辐式支 线网络优化问题。
首先以总成本最小为目标函数建立了确定性带时间窗的班轮支 线网络优化模型；由于支线港多为区域性小港口,所以在实践中 支线港的货运需求通常是无法事先确定的,运输需求的不确定性 会影响确定条件下的解的可行性,所以本文又提出集装箱班轮支 线网络鲁棒优化模型对不确定条件下船舶的运输航线进行优化 选择,其中需求不确定性通过情景集进行描述,最终验证得到鲁 棒优化方法能很好地处理运输需求的不确定性。
所以本文研究支线网络优化问题,并在该问题中考虑时间窗约束 以及需求不确定性。集装箱班轮支线网络优化问题是带时间窗 的车辆路径问题在海运领域的应用,船舶从枢纽港出发挂靠客户 所在的支线港,服务完成后返回枢纽港,其中要求每个客户都能 够得到服务,但只能由一艘船提供一次服务,且该服务应尽量在 指定的服务时间窗内进行,该问题的优化目标是确定合适的路径, 使得在满足约束条件的情况下完成全部服务的成本最小。
集装箱空箱调运优化的模型与方法研究
集装箱空箱调运优化的模型与方法研究一、本文概述随着全球贸易的快速发展，集装箱运输作为国际贸易的主要方式之一，其运作效率直接关系到全球供应链的顺畅。
然而，集装箱空箱调运作为集装箱运输的重要环节，却常常面临调运效率低下、成本高昂等问题。
这不仅增加了企业的运营成本，还可能影响到全球供应链的稳定。
因此，对集装箱空箱调运进行优化，提高调运效率，降低运营成本，具有重要的理论意义和实践价值。
本文旨在研究集装箱空箱调运优化的模型与方法。
我们将对集装箱空箱调运的现状进行分析，揭示其存在的问题和挑战。
然后，我们将基于运筹学、优化理论等相关知识，建立集装箱空箱调运的数学模型，为后续的优化研究提供理论基础。
接着，我们将探讨各种优化方法，如启发式算法、智能优化算法等，并将其应用于集装箱空箱调运的优化问题中。
我们将通过案例分析、仿真实验等方式，验证所提出模型和方法的有效性，为实际应用提供指导。
本文的研究不仅有助于提升集装箱空箱调运的效率和降低运营成本，还能为其他领域的物流优化问题提供借鉴和参考。
我们期望通过本文的研究，为集装箱运输行业的可持续发展做出贡献。
二、集装箱空箱调运现状分析随着全球贸易的快速发展，集装箱运输作为物流行业的重要组成部分，其运作效率直接影响着整个供应链的成本和时效。
然而，在实际运作中，集装箱空箱调运的问题逐渐凸显，成为制约集装箱运输效率的关键因素之一。
目前，集装箱空箱调运面临着多方面的挑战。
空箱调运的不均衡性导致了资源的浪费和运输成本的增加。
在某些地区，集装箱空箱供过于求，而在另一些地区则供不应求，这种不均衡状态不仅增加了运输成本，还可能导致物流链条的断裂。
空箱调运的时效性也是一大问题。
由于调运过程中的种种不确定因素，如天气、交通等因素，可能导致空箱无法及时到达目的地，进而影响整个物流流程的顺利进行。
空箱调运过程中的信息管理也存在一定的不足，信息的滞后和不准确导致了物流决策的失误和资源的浪费。
为了解决上述问题，近年来，集装箱空箱调运优化成为研究的热点。
基于海铁联运的集装箱班列服务路径优化研究
基于海铁联运的集装箱班列服务路径优化研究基于海铁联运的集装箱班列服务路径优化研究摘要随着全球贸易的不断发展，海铁联运作为一种高效的货物运输方式逐渐受到广泛应用。
集装箱班列作为一种载运大量集装箱的物流解决方案，对于优化海铁联运路径具有重要意义。
本文基于海铁联运的集装箱班列服务路径优化进行研究，通过建立数学模型，探讨了路径优化对于提高运输效率和降低成本的影响，并提出了一种基于遗传算法的路径优化方法。
实验结果表明，该方法能够有效提高集装箱班列的运输效率和降低运输成本，具有实际应用价值。
关键词：海铁联运；集装箱班列；路径优化；运输效率；成本降低第一章绪论1.1 研究背景海铁联运作为一种将海运和铁路运输相结合的物流模式，以其高效、节能、环保的特点逐渐被广泛应用于全球贸易中。
集装箱班列是海铁联运的一种常用解决方案，通过集装箱班列可以实现大量集装箱的集中运输，提高运输效率和降低运输成本。
因此，如何优化集装箱班列的服务路径，对于提高海铁联运的效率具有重要意义。
1.2 研究目的本文旨在通过对海铁联运的集装箱班列服务路径进行优化研究，探讨路径优化对于提高运输效率和降低成本的影响，并提出相应的优化方法，为实际应用提供参考。
第二章相关理论和方法2.1 海铁联运概述海铁联运是一种将海上运输和铁路运输相结合的物流模式。
通过将货物从海运转为铁路运输，可以减少中转环节，提高运输效率。
2.2 集装箱班列服务路径优化路径优化是对于给定条件下的最优路径进行寻找的过程。
在集装箱班列的服务路径优化中，主要考虑的因素包括运输时间、运输成本、运输距离等。
2.3 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。
通过模拟遗传、突变、选择等过程，寻找问题的最优解。
遗传算法具有全局搜索能力，适用于求解复杂的优化问题。
第三章基于遗传算法的路径优化方法3.1 问题定义路径优化问题可以看作是求解多目标优化问题，其中包括最短时间路径、最低成本路径等多个优化目标。
集装箱多式联运组织优化模型及算法研究
Ｏ 引 言
在运 输组 织 优 化 的模 型构 建 和算 法 研 究 中 ， 为 了研究 的方 便 ， 们 最 初 多 围绕 某个 单一 的 运 人 输方 式 进行 ＿ 。随着 研究 的深入 、 法 的成 熟 和 】 ］ 算
维普资讯
集 装 箱 多式 联 运 组 织 优 化 模 型及 算 法研 究一
唐 建 桥 李 新 民 王 慈 光 等
８ ９
集装 箱 多式联 运 组 织 优 化 模 型及 算法 研 究
唐 建桥 李 新 民 王 慈光 王如 义
（ 南 交 通 大 学 成 都 ６ ０ ３ ） （ 梅 汕铁 路 有 限公 司 。 广 州 ５ ０ ３ ） 西 １ ０ １ 广 １６ ５ 摘 要 在 对 集 装 箱 多 式 联 运 网 络进 行具 体 描 述 的基 础 上 ， 实 现 广 义 运 输 总 费用 最 小 化 的 原 则 出 从
的运 输 方 式 ， 行 “ 次 托 运 ， 干 计 费 ， 票 到 实 一 包 一 底 ， 程 负责 ” 全 的连 贯 运 输 ＿ 。随 着 专 业 化 运 输 ２ 的发展 ， 分货 类 专业 化运 输 已成趋 势 ， 口蓬勃 发 港 展 的专 业 码 头 ， 煤 、 等 大 宗 物 资运 输 码 头 、 如 矿 集 装 箱专 业化 运输 码 头 ， 单货 种 多方 式 联 运 模 型 将 更 为实 用 ， 文 采 用模 拟 退火 遗 传 算 法 对 集 装 箱 本 多 式联 运 系统 的优化 模 型和 算法进 行 探讨 。
发 ，建立 了一种集装箱 多式联运 组织 优化模 型 ， 运用模 拟退 火遗传 算法从 理论上 探讨该模 型 的求 并
解 ， 列 举 了一 个 可 提 供 ６ 中转 地 和 ３种 运 输 方 式 的算 例 进 行 分 析 说 明 ， 定 合 理 的 最 佳 运 输 路 线 并 个 确 和最 佳 运 输方 式 选 择 的联 运 方 案 ， 广 义 运 输 总 费用 最 小 。 使 关 键 词 多式 联 运 ； 化 模 型 ； 拟 退 火 遗 传 算 法 ； 装 箱 优 模 集
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业站 。
3. 2 定义及相关定理
( 1 ) 参数描述
Tij为结点站 i 发往终点站 j 的每班列集结箱小
时 。在结点站 i 上 , 始发至相同到达站的箱流采用同
一形式的直达列车运送 , 每支车流对应的集结箱小时
均为 Tij ; t节i为任意直达车流经过结点站 i 时进行中 转改编每箱所需额外消耗的时间 ; aij 为由结点站 i 产 生的到结点站 j 消失的一昼夜箱流量 (集装箱货物运
(3) 集装箱班列运行组织的优化 ,也同样具有与 别者不同的优化目标 。
(4) 对于集装箱班列开行方案的确定 ,尚处于研 究 、设计 、规划阶段 ,其开行方案的确定要对规划建设 起到一定的指导和决策作用 。因此 ,某些方面不能完 全依照路网现有的条件进行 。例如 ,集装箱班列是独 立于现有客货运之外的一种新形式的运输组织系统 。 基于这个考虑 ,在规划研究阶段 ,假定其能力约束不限 制班列的开行 ,这样 ,在规划研究以后 ,反过来可以指 导路网 、结点站和支点站能力及规模的确定 。
我国已选定十五个城市建设集装箱运输网络结 点 ,40 个集装箱运输网络支点站和 200 个办理点 ,以 全国铁路网络为基础进行集装箱的运输组织 。在这样 复杂的网络上寻求满意的集装箱班列开行计划 ,不采 用科学的方法和先进的计算工具 ,仅靠传统的经验难 以办到 。因此 ,快速准确地筛选出满意的集装箱班列 开行方案 ,是目前集装箱运输组织急需解决的问题 。
x
A ij
ij
=
这些站改编后输送到 j 站
0 相反
式中 , A ij是 V ij (见定理 1) 的大子集 (见定义 11) 。 ( 3 ) 关系定义
定义 1 设有集合 A ,对于作用在 A 上的二元关
系 9 (简称序) ,若以下条件均成立 :
① A 中元素的个数不少于 2 个 ;
② Π x ∈A , Π y ∈A ] x ≠y (唯一性) ;
定义 4 aij在其运送过程中 , 所经过的有向弧和 结点站的顺序序列称之为 aij的径路 ,记为 lij 。
定义 5 由 aij确定的 lij中所含的所有有向弧组成 的有序串的方向称为 aij的径路方向 。
定义 6 aij的始发 、终到及可能的中转结点站统 称为 aij的作业站 。
( 5 ) 相关条件及定理
2 集装箱班列运行组织的特点分析
集装箱班列的运行组织 ,同样具有自身的特点 ,主 要可以概括为以下 4 点 :
(1) 由于集装箱班列的客车化 ,使得集装箱班列 的运行径路有着自身的特点 ,不能简单的等同于已有 的货物列车径路或旅客列车径路 。
(2) 集装箱班列的组织方法中 ,它是循环车底使 用 ,这使得在确定列车开行方案时 ,对向车流的运行组 织有着某种特定的约束形式 。一般采用相对两个方向 分别确定出开行方案后 ,再进行合并 ,而每个方向上都 可以用相同的优化方法处理 。
第 5 期 集装箱班列编组计划优化模型研究
15
题 ,使问题的复杂度大大增加 。 “网络列车编组计划模型”的研究中相互独立的问题 统一到了一个模型中 ,另外还可以解决由于路网的复 杂结构而带来的径路选择优化问题 ,但是由于模型的 超大规模和非线性 ,仍然无法对实际的路网情况求得 确切的最优解 。除此之外 ,还有“同时计算法”模型 、混 合整数规划模型 、高次 0 —1 规划模型等 。它们都针对 车流组织某一方面的研究得出了重要的结论 。但大多 数模型都具有较高的复杂度 ,在实际中无法求解 。
第 25 卷第 5 期 2 0 0 3 年 10 月
铁 道 学 报 J OU RNAL OF THE CHINA RA IL WA Y SOCIET Y
Vol. 25 No. 5 October 2003
文章编号 : 100128360 (2003) 0520014205
集装箱班列编组计划优化模型研究
时间和无改编作业时间节省 。
(4) 确定性假设
模型中的任意一支车流所运行的径路是确定的 ,
而且径路上任意两点间的子径路也是确定的 ,并且是
唯一的 。所有的集装箱结点站都处于整个径路集上 。
对于任意一类中途需中转的箱 (车) 流 ,其中转站也都
处于其确定的运行径路上 。
(5) 统一性假设
任意相邻两结点站之间必然要开行集装箱班列 。
量换算成 TEU 的数量) ; lij为由 aij确定的且与之对应 的唯一一条径路 。
( 2 ) 变量定义
①引入第一组 (直达) 0 —1 变量
x
j ij
, 并定义
x
j i
j
=
1 aij 由 i 站无改编输送到 j 站 0 相反
②引入第二组 (一站改编) 0 —1 变量
x
k ij
,
并定义
x
k ij
可以看出 ,由于集装箱班列本身所具有的特点 ,不 可能去照搬套用已有的规划模型 ,必须在已有模型的 基础上继续进行研究 。
3 集装箱班列编组计划模型的建立
3. 1 边际假定 (1) 能力假设 车流运送所经过的线路能力都能满足任意车流强
度的要求 ;各结点站的接发车能力都能满足任意车流 强度的要求 ;各结点站对中转箱 、始发箱 、到达箱的作 业能力均能满足任意箱流的要求 ;其它能力均能适应 任意箱流强度的要求 。
(1) 在对决策变量的构造及简化过程中 ,利用列 车编组所特有的性质 ,把某些变量用另外一些变量的
收稿日期 : 2002211206 ; 修回日期 : 2003207204 基金项目 : 铁道部科技研究开发计划项目 (2002X0192B) 作者简介 : 闫海峰 (1974 —) , 男 , 山西定襄人 , 博士研究生 。
定理 1 lij可以唯一的表示为一个有序集 V ij , V ij 中的元素即为 lij中所包含的作业站 。
推论 1 在任意 aij的 V ij中 ,必包含有始发站元素 i 和终到站元素 j 且 i 的序总小于 j 的序 。
定义 7 对于有序集 V ij 和 V m n , 如果有 V m n < V ij 、V ij和 V m n同序 ,同时成立 ,则对于 V ij对应的 lij和 V m n对应的 lm n称为含有相同路径方向的径路 , 简称 同向径路 。称 l m n为 lij的子径路 。同时称 aij和 am n为 含有相同路径方向的流 ,简称同向流 。
Abstract : Based on analysis of establishment of t he general t rain formation plans and t he operation characteristics of block container t rains , t he integral 0 —1 linear program model for t he block container t rain formation plan is set up . Theoretical reference is provided for organizing t he railway container t ransport system in our count ry. Keyword : block container t rains ; formation plan ; optimization model
③ Π x ∈A , Π y ∈A ] x 9 y 与 y 9 x 必有一个
为真 (有序性) ;
④若 A 中元素的个数不少于 3 个 , Π x ∈A , Π y
∈A , Π z ∈A 且 x 9 y ; y 9 z ] x 9 z (传递性) , 则称
集合 A 为简单有序集 , 简称有序集 , 记为 A ( 9 ) 简写
(1) 在网状结构的路网中建立优化模型 ,解决了 车流径路的选择优化问题 。
(2) 把车流径路选择 、装车地直达列车及技术站 直达列车编组计划三者纳入统一的优化模型中 。
(3) 考虑了在线路通过能力限制和改编作业能力 限制的情况下 ,车流组织方案的变化 。
(4) 模型为一个超大规模的非线性组合优化问
Research on the optimization model of the block container train f ormation plan
YAN Hai2feng , PEN G Qi2Yuan , YIN Yong
( School of Traffic and Tranps. , Sout hwest Jiaotong University , Chengdu 610031 , China)
组合来代替 ,大大减少了变量的个数 。 (2) 模型的约束条件均为等式约束 ,且每支车流
均只对应一个约束条件 ,相互间没有交叉 。系数矩阵 和增广矩阵中的元素也均为 0 或 1 。
(3) 目标函数中含有二次项 ,且每个二次项均为 一个改编量与一个直达量的乘积 。
(4) 模型可以将目标函数分解后 ,形成几个相互 之间不影响的子规划再进行求解 。这样可以降低求解 运算的复杂度 ,但是只能作到局部最优而非全局最优 。
1 铁路货物列车编组计划优化模型的特点分 析
铁路货物列车编组计划 ( 以下简称列车编组计 划) ,特别是单组列车编组计划 ,很多学者和专家都已 经作了长时间的系统的研究和探索 ,得出了一些重要 的研究结论 ,建立了较为完善的规划模型 ,其中比较著 名的有“二次 0 —1 规划模型[1 ]”和“网络列车编组计划 模型[2 ]”。 1. 1 二次 0 —1 规划模型的主要特点
(6) 单纯性假设
模型中所讨论和定义的某支箱 (车) 流 ,其只包含
这支箱 (车) 流所定义的起 、终点间的这支流 ,而不含有
任何其它性质的流 。这一个假设保证了集装箱班列的
“单组性”。