中央高校基本科研业务费专项资金(SWJTU09BR134) 作品数:4 被引量:26 H指数:3 相关作者: 薛锋 王慈光 罗建 张展杰 牟峰 更多>> 相关机构: 西南交通大学 西华大学 成都铁路局 更多>> 发文基金: 中央高校基本科研业务费专项资金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 交通运输工程 自动化与计算机技术 更多>>
编组站调车场线群的调整运用模型 被引量:4 2011年 为了提高编组站调车场线路的有效利用率,借鉴到发线合理运用及调车场线路固定使用方法的有关研究成果,定义了调车场线群、线域的概念,建立了以股道占用、调车线最高集结车辆数、解体时间区间与编组时间区间冲突和总车流量为约束条件,以出发列车集结占用线路数量、调车线集结车流去向的分散度和调车线的空闲车数为目标函数的调车场线群调整运用模型,并结合编组站配流模型生成的配流方案及列车的解编顺序方案,给出了模型的解决思路。 薛锋 左大杰 罗建关键词:编组站 调车场 编组站配流的协调优化算法 被引量:12 2010年 为了提高编组站动态配流与静态配流协调优化算法的收敛速度,根据编组站解体方案树的构造规则,用解体序号矩阵进行解体方案编码,限制解的生成空间,避免了不必要的搜索.结合遗传算法与蚁群算法(genetic and ant algorithm,GAAA)的优势和配流问题的特点,设计了以GAAA为基础的协调优化算法.用遗传算法求出若干组优化解体方案,并生成初始信息素分布,用静态配流蚁群算法筛选出最优解体方案,在此基础上生成配流方案.实例表明:对阶段到发列车数不超过25列的编组站配流问题,本文算法均能在30 s内收敛到最优解或满意解. 薛锋 王慈光 张展杰关键词:编组站 配流 遗传算法 蚁群算法 基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁群协同优化算法 被引量:11 2011年 为了融合遗传算法和蚁群算法在解决组合优化问题方面的优势,提出一种基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁群协同优化算法.利用信息熵产生初始群体,增加初始群体的多样性,并将混沌优化的遍历特性引入融合的遗传-蚁群算法,改进相关参数,实现参数的自适应控制以及遗传算法与蚁群算法混合优化策略的有机集成.通过仿真实例表明了混合智能算法在解决旅行商问题(TSP)50座城市最短路径寻优时的有效性. 薛锋 王慈光 牟峰关键词:信息熵 遗传算法 蚁群算法 编组站配流中解编时刻参数的计算 被引量:2 2010年 编组站列车的解编顺序之间既相互联系又相互制约,配流方案作为二者的函数,只有当二者确定后,才能实现列车的配流。编组站配流时对车流的来源要求比较具体,解体与编组时刻的确定需要依据编组站现场的时间作业标准。为了实现编组站的精确配流,分析了解编作业与固定作业的冲突情况,按照考虑固定作业和调机干扰与否,确定了几个与列车的解体时刻和编组时刻有关的参数,并给出了其计算方法。这为编组站配流模型的建立打下了基础。 薛锋 罗建 陈崇双关键词:编组站 配流模型 列车 函数 车流