应用神经网络优化高速铁路动车组周转的研究

摘要

结合当前国内外对高速铁路动车组运用的相关研究,给出了动车组周转这一特大型组合优化问题的数学描述并建立神经网络模型,提出了基于分层聚类思想与模拟退火算法相结合的解决方案,降低了算法的时间复杂度,达到了减少车底在车站的停留时间,提高了车底利用效率,为优化我国在建和拟建的高速铁路、城际客运专线的动车组周转及计算机自动编制车底运用计划提供理论支持,并结合实际客运专线运用计算机模拟进行检算,证实了算法的可行性、实用性.