基于工时折算比的多基地高速铁路乘务计划编制优化

摘要

高速铁路因其安全准时、快速高效、绿色环保的特点,在国家综合立体交通网的建设中发挥重要作用。乘务计划管理工作是运输组织环节及运行维护层面不可或缺的一部分,科学高效且合理的乘务工作计划,能直接降低企业成本、提升乘务工作人员利用率,在日益持续发展的铁路交通领域发挥非同小可的功效,编制合理高效的乘务计划具有重要的现实意义。本文分析总结了大量国内外对于乘务计划编制的研究成果,结合现场情况及市场化发展现状提出目前该领域存在的问题。针对我国高速铁路乘务计划编制的问题,开展了较为深入的调研,具体工作内容整理如下:(1)对铁路客运乘务计划理论内容进行分析。论述了我国高速铁路乘务的工作流程、影响因素、乘务制度等有关概念。基于乘务方案计划编制流程,确立分步优化的思路,为乘务计划编制模型建立提供理论依据。(2)针对乘务交路计划优化问题,选用有向接续网络图象征乘务交路在时空层面约束,确定问题优化目标和约束条件。创新性结合动车组交路,利用SPFA算法结合动态启发双重策略蚁群优化算法求解乘务交路段方案。根据基地特性,考虑便乘和组合匹配两种情况,将问题转化为指派问题,建立最小费用的优化模型,利用精华策略遗传算法依托改进的匈牙利算法进行精确性验证求解。(3)基于乘务交路计划结果,将乘务排班计划优化问题类比为TSP问题,额外引入冗余时间的均衡性以及乘务人员的工时折算比与综合计算工时工作制度的吻合性,以总接续时间最短为主要目标建立相关模型。基于最大最小蚁群系统采用自适应动态搜索蚁群算法,结合伪随机分布和自适应转移概率的策略,对信息素强度分段化设定,充分合理利用全局信息和局部信息生成高质量的乘务值乘计划,加快求解效率和求解质量。(4)与参考文献案例结果相比,并从单条城际线和局域路网两方面进行仿真分析,验证本文模型及算法的合理性和有效性。多基地高速铁路乘务员计划实现了基于车站级别和规模的多基地乘务员任务的工作量分配和任务调度。同时,动态考虑乘务员工时和休息情况,编制更加科学合理的乘务排班计划。本文提出的计划编制方法将对我国高速铁路进一步发展提供求解思路,具有一定的有效性、完善性和创新性。

目录

摘要

ABSTRACT

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 城市轨道交通乘务领域

1.2.2 铁路交通领域

1.2.3 研究现状总结

1.3 研究思路

1.3.1 研究目标

1.3.2 技术路线

1.4 本章小结

2 高速铁路乘务计划问题剖析

2.1 铁路乘务计划概述

2.1.1 铁路乘务制度模式

2.1.2 铁路乘务工作流程及相关费用

2.2 乘务计划编制影响因素

2.2.1 运输组织计划内部

2.2.2 计划分类及车站类型

2.2.3 乘务规章制度及工时折算比

2.3 高速铁路乘务计划编制过程

2.4 高速铁路乘务交路计划问题转化

2.5 本章小结

3 高速铁路乘务交路段问题建模与求解

3.1 数学模型及解构图构建

3.1.1 构建解构造图

3.1.2 目标函数及约束条件

3.1.3 优化模型建立

3.2 基于SPFA的动态启发双重策略蚁群优化算法

3.2.1 乘务交路段求解分析及算法选择

3.2.2 SPFA算法及蚁群算法基础理论介绍

3.2.3 整体思路分析

3.2.4 算法改进措施及求解流程

3.3 算例验证

3.4 本章小结

4 高速铁路乘务交路计划编制与求解

4.1 问题分析及数学模型建立

4.1.1 乘务交路段便乘及匹配问题分析

4.1.2 数学模型建立及符号设定

4.2 求解思路及算法基础理论

4.2.1 算法选择及求解思路

4.2.2 遗传算法基础理论及求解步骤

4.3 精英保留策略遗传算法求解指派问题

4.3.1 精确算法-改进的匈牙利算法

4.3.2 近似算法-精英保留策略遗传算法

4.4 算例验证

4.5 本章小结

5 单一循环乘务值乘计划编制与求解

5.1 高速铁路单一循环值乘问题

5.1.1 问题分析

5.1.2 优化目标

5.1.3 约束条件

5.2 单一循环制值乘计划模型构建

5.2.1 接续网络构建

5.2.2 数学模型建立

5.3 基于自适应动态搜索蚁群算法求解乘务值乘计划

5.3.1 算法选择

5.3.2 算法步骤

5.4 算例验证

5.5 本章小结

6 实例仿真研究

6.1 某城际铁路实例仿真分析

6.1.1 乘务交路段方案求解

6.1.2 乘务交路及值乘计划

6.2 区域高速铁路网实例仿真分析

6.2.1 乘务交路段方案求解

6.2.2 乘务交路及值乘计划

6.3 本章小结

7 结论与展望

7.1 论文的主要工作和创新点

7.2 研究不足与展望

参考文献

附录A

附录B

附录C

附录D CSP 问题部分程序代码

附录E CSP 问题部分程序代码