基于约束规划的编组站配流模型研究

摘要

为了解决编组站配流模型规模过于庞大、适用性不强、求解方法复杂、算法收敛慢等缺点,通过集合论分析了问题的本质,在此基础上建立了一个以不同属性车流累积为模型对象、出发车车流来源及解编顺序为决策变量、以中停时最小及出发车最多为总目标的约束规划(Constraint Programming,CP)模型.将模型求解分为:利用约束传播得到初始解和利用搜索技术结合约束转播改进初始解两部分,并用约束规划算法引擎(CP Optimizer)实现模型的求解.实例表明:对于阶段计划到发列车为40列左右情况下,本模型均能在普通PC机上运行10秒左右就能得到比较满意的方案,符合现场对算法时间及空间复杂度要求.