导读:本文包含了编组站分工论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:列车编组计划,编组站,改编负荷,调整
编组站分工论文文献综述
鲍小越[1]（2015）在《列车编组计划与编组站作业分工的联动调整方法研究》一文中研究指出在阐述编组去向设置与车流强度关联关系及其对编组站改编负荷影响机理的基础上,针对编组去向车流强度过小和车流强度过大等不利条件,以均衡编组去向车流强度和编组站改编负荷为目标,分别提出取消流量过小去向的方法和流量过大去向增开新去向分流的方法。最后,针对编组站改编负荷过大等问题,从取消到达去向,移站或压缩、延伸发到站,增开远程去向越过编组站3个方面,分析过负荷编组站的减负方法,结合算例提出相应的编组计划调整措施。(本文来源于《铁道运输与经济》期刊2015年03期）
王志美[2]（2013）在《铁路网车流组织与双向编组站作业分工综合优化》一文中研究指出铁路网车流组织和双向编组站作业分工综合优化问题是铁路运营管理的核心内容之一,其任务是在给定的路网结构、线路和站点能力基础上,制定车流的最优运输组织方案和双向编组站作业分工方案,使车流的运输费用、集结费用和改编费用之和最小。研究者通常将铁路网车流组织问题和双向编组站作业分工综合优化问题进行分别研究,导致获得的研究方案具有局限性。在实际运输过程中,两者之间是相互影响和相互配合的关系,应充分考虑两者之间的内在联系,对它们进行分层或者一体化研究,优化出细化到发到场的直达去向及它们的吸引范围,最大程度的减少双向编组站折角车流、提高编组站利用率、减轻编组站的改编负荷、均衡利用双向系统能力。综上所述,铁路网车流组织和双向编组站作业分工的综合优化具有重要的现实意义。本文基于车流组织优化理论和现代数学方法,对车流组织和双向编组站作业分工综合优化的有关问题进行了研究。本文的主要研究内容如下：(1)对比分析了北美地区、欧洲地区和我国的铁路货物运输设备条件、组织现状和典型优化模型,指出了各自的优、缺点及适用范围。(2)构建了偏好长距离直达去向的列车开行方案优化模型(TFP-c2)。该模型在我国典型货物列车编组计划模型(TFP-c)基础上进行扩展,引入了列车开行频度决策变量,并在目标函数中充分考虑了单位列车运营费用和车流在技术站改编时消耗的人力物力费用。与TFP-c模型的优化方案相比,TFP-c2模型获得的优化方案延长了单位列车的运送距离、减少了车流的中转次数、减轻了编组站的作业负荷、降低了变动设备(机车和车辆)的购置费、加速了货物的送达速度。(3)构建了考虑列车开行频度和车流树形改编链线性约束的货物列车开行方案优化模型(LTFP)。该模型以欧洲地区的列车编组计划点弧模型为基础,通过引入相同到站车流第一改编站选择决策变量、线性化树形改编链约束和列车频度决策变量,使其适用于我国运输实际。与TFP-c2模型相比,该模型既缩小了问题的求解空问,又便于人工参与优化计算过程。(4)设计了叁种智能优化算法(并行禁忌搜索算法、基于小生境技术的遗传算法、基于邻域搜索和小生境技术的混合遗传算法)对TFP-c、TFP-c2和LTFP模型进行了求解。为验证模型的正确性和评估叁种算法的性能,设计了叁个不同规模的算例。计算结果表明,在小规模问题上,上述叁种优化算法均能求得全局最优解,且求解速度优于商业求解软件中的精确算法(LINGO);当算例规模增大时,智能算法的求解效果均优于精确算法。从求解质量上看,混合遗传算法最好、并行禁忌搜索算法次之、遗传算法最差；从求解效率上看,并行禁忌搜索算法最快、混合遗传次之、遗传算法最差。对比不同固定费用下TFP-c2模型的求解方案发现,列车平均运距随固定费用的增加而增加,达到了预期效果。对比分别在TFP-c2和LTFP模型下的算法求解效果发现,在后者基础上算法的求解效率和求解质量得到极大程度提高。(5)在满足线路和技术站能力要求下,利用分层优化的方法制定出细化到出发场和到达场的直达方案和车流在双向编组站内的作业分工方案。上层模型为：基于点线网络构建的货物列车编组计划模型(单点模型),下层模型为：双向编组站作业分工优化模型。分层优化中,上层模型优化出的直达去向、车流的改编方案和各直达去向的车流构成作为下层模型的输入数据；下层模型的优化结果作为上层模型的补充和调整依据。本文设计了叁类下层模型,分别为：①到达去向接入系统受限的双向编组站作业分工优化模型；②到发系统不受限的双向编组站作业分工优化模型；③考虑多条折角径路的双向编组站作业分工优化模型。最后,在智能优化算法求解出上层优化模型基础上,利用lingo软件对第②类模型进行了求解,验证了分层优化方法的可行性和模型设计的可行性。(6)构建了叁个不同类型的铁路网车流组织和双向编组站作业分工一体化模型,均以车流的集结费用、改编费用和在双向编组站所在枢纽内联络线的走行费用之和最小为目标。其中前两个模型基于我国车流组织典型模型,分别从仅将路网中标准双向编组站扩展为两个点和将任何形式双向编组站扩展为多点的角度出发,综合考虑双向编组站作业分工问题与路网车流组织问题,构建了一体化模型,后者比前者的应用范围更广泛；第叁个模型基于欧洲地区车流组织典型模型,在将路网中标准双向编组站扩展为两点的情形下,增加了符合我国铁路运输实际的具有相同到站的车流需进行树形改编的约束条件,糅合了双向编组站作业分工问题,构建了铁路网车流组织和双向编组站作业分工一体化优化模型。第叁个模型较前两个的模型求解空间小,求解速度更快。最后通过设计算例,验证了上述叁个模型的可行性和一致性。计算结果表明,一体化模型得到的优化方案可将分层优化方法中的不可避免折角改编车流转移至其它技术站顺向改编,减少了路网折角改编车流量,减轻了编组站的作业负担和节省了人力物力投资。(本文来源于《北京交通大学》期刊2013-06-01）
耿令乾[3]（2011）在《货物列车编组计划与编组站负荷分工联合优化模型》一文中研究指出提出编组站解编负荷状态评价函数及曲线,以车流组织费用最小化和编组站解编负荷状态最佳化为目标,构建货物列车编组计划与编组站负荷分工联合优化模型,并考虑编组方案惟一性、解编能力和调车线数量等约束条件。利用目标规划法(GP)将模型由多目标转化为单目标,设计了相应的搜索生成方法并编程予以实现。最后基于实际路网案例,使用LINGO数学软件完成模型的求解和对比分析,验证了模型的合理性和有效性。(本文来源于《铁道运输与经济》期刊2011年06期）
王义军[4]（2009）在《新建武汉北站后武汉枢纽编组站分工方案探讨》一文中研究指出武汉铁路枢纽新建武汉北编组站后,枢纽内车流结构及编组站格局将发生较大变化,枢纽内车流组织也将作出相应调整。结合武汉枢纽实际,根据武汉铁路枢纽2015年总车流构成的预测数据,按照枢纽编组站分工原则,提出武汉枢纽编组站分工备选方案,并运用组成论相关原理对备选方案进行优选,最终确定武汉北站建成后武汉铁路枢纽各主要编组站的分工方案。(本文来源于《铁道运输与经济》期刊2009年06期）
张展杰,王慈光[5]（2008）在《铁路枢纽内编组站作业分工研究》一文中研究指出在分析铁路枢纽的车流结构和作业流程的基础上,研究铁路枢纽内编组站作业分工多目标优化的内在机理和相互关系,构造基于集合创分意义下的数学优化模型,讨论了铁路枢纽内编组站作业分工问题的内在本质及其复杂性,并结合武汉枢纽具体情况进行分析。(本文来源于《铁道运输与经济》期刊2008年12期）
王义军[6]（2008）在《武汉枢纽编组站分工及武汉北站作业组织方法研究》一文中研究指出武汉铁路枢纽地处我国中部,在路网中起着重要的纽带作用,按照国家《中长期铁路网规划》相关要求,武汉枢纽结构将进行调整,枢纽内编组站将进行整合,包括新建武汉北编组站,拆除江岸西站。武汉北编组站将采用全新的编组站综合集成自动化系统(CIPS),车站作业组织将发生重大改变。武汉枢纽结构的调整对全路路网结构将产生深远的影响,因此对武汉枢纽相关问题的研究具有积极的意义。本论文选题和研究均基于武汉铁路枢纽的实际情况,着重探讨武汉北编组站建成后武汉枢纽内车站分工方案以及新建武汉北站的作业组织方法。首先,分析武汉铁路枢纽现状,介绍武汉枢纽的相关情况,包括地理位置,枢纽地位,引入线路以及在建项目等,指出目前武汉枢纽结构存在的不足,提出新建武汉北编组站的必要性。其次,对武汉枢纽新建武汉北编组站后相关问题进行深入探讨。新建武汉北站将改变武汉枢纽编组站格局,武汉枢纽车流结构将发生改变,因此需要对武汉铁路枢纽的货流量进行详细的分析。论文将对武汉枢纽近、远期车流进行详细的分析、预测,在此基础上提出武汉枢纽编组站分工备选方案,并运用组成论相关原理对备选方案进行优选,最终确定武汉北站建成后武汉枢纽各主要编组站的分工方案。最后,论文对武汉北站相关情况进行介绍,并对武汉北站在编组站CIPS系统下的作业组织方法进行探讨。(本文来源于《西南交通大学》期刊2008-11-01）
牛惠民[7]（2003）在《车流波动条件下铁路枢纽编组站作业分工的优化》一文中研究指出车流量的波动变化是铁路运输工作中不可回避的现象,该现象必然会影响根据平均车流量得到的运输组织方案的真实性和有效性。本文以铁路枢纽编组站作业分工为背景,研究车流波动条件下运输组织优化问题的随机化构模方法,利用置信水平的概念将所建模型转化成一个概率意义上的最优化模型,提出了基于约束条件随机检验的复合遗传算法。仿真计算表明,提出的模型和算法能够有效地解决车流波动条件下铁路运输组织的优化问题。(本文来源于《铁道学报》期刊2003年01期）
牛惠民,黄永根[8]（2001）在《制定铁路枢纽编组站分工方案的分层优化方法》一文中研究指出揭示了铁路枢纽编组站分工问题可以分解为车流在枢纽内作业地点的选择和走行径路的选择两个层次．根据问题的实际背景和内在机理，构造了作业地点选择和走行径路选择两个层次的数学优化模型，并自然展示了二者间的联系．针对所建模型为ＮＰ完全问题的特点，提出了利用遗传算法求解模型的主要策略，并进行了仿真计算．(本文来源于《运筹学学报》期刊2001年03期）
牛惠民,赵鹏,胡安洲[9]（2000）在《优化铁路枢纽编组站作业分工方案》一文中研究指出给出了铁路枢纽的网络表示 ,分析了铁路枢纽的车流结构和作业流程 .在此基础上 ,研究了铁路枢纽编组站作业分工多目标优化的内在机理和相互关系 ,构造了基于集合创分意义下的数学优化模型 ,并据此讨论了铁路枢纽编组站作业分工问题的内在本质及问题的复杂性 .(本文来源于《北方交通大学学报》期刊2000年06期）
牛惠民,胡安洲[10]（1998）在《双向编组站系统作业分工的优化模型及算法》一文中研究指出在对双向编组站作业过程进行系统分析的基础上 ,综合考虑了直通、改编、地方 3种车流的作业方式 ,构造了基于资源约束的系统作业分工优化模型 .采用遗传算法求解模型 ,并根据模型的特点从多个方面对遗传算法提出了改进策略 .仿真计算表明 ,该模型和算法能够有效地解决双向编组站作业分工的问题 .(本文来源于《中国科学E辑:技术科学》期刊1998年04期）
编组站分工论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
铁路网车流组织和双向编组站作业分工综合优化问题是铁路运营管理的核心内容之一,其任务是在给定的路网结构、线路和站点能力基础上,制定车流的最优运输组织方案和双向编组站作业分工方案,使车流的运输费用、集结费用和改编费用之和最小。研究者通常将铁路网车流组织问题和双向编组站作业分工综合优化问题进行分别研究,导致获得的研究方案具有局限性。在实际运输过程中,两者之间是相互影响和相互配合的关系,应充分考虑两者之间的内在联系,对它们进行分层或者一体化研究,优化出细化到发到场的直达去向及它们的吸引范围,最大程度的减少双向编组站折角车流、提高编组站利用率、减轻编组站的改编负荷、均衡利用双向系统能力。综上所述,铁路网车流组织和双向编组站作业分工的综合优化具有重要的现实意义。本文基于车流组织优化理论和现代数学方法,对车流组织和双向编组站作业分工综合优化的有关问题进行了研究。本文的主要研究内容如下：(1)对比分析了北美地区、欧洲地区和我国的铁路货物运输设备条件、组织现状和典型优化模型,指出了各自的优、缺点及适用范围。(2)构建了偏好长距离直达去向的列车开行方案优化模型(TFP-c2)。该模型在我国典型货物列车编组计划模型(TFP-c)基础上进行扩展,引入了列车开行频度决策变量,并在目标函数中充分考虑了单位列车运营费用和车流在技术站改编时消耗的人力物力费用。与TFP-c模型的优化方案相比,TFP-c2模型获得的优化方案延长了单位列车的运送距离、减少了车流的中转次数、减轻了编组站的作业负荷、降低了变动设备(机车和车辆)的购置费、加速了货物的送达速度。(3)构建了考虑列车开行频度和车流树形改编链线性约束的货物列车开行方案优化模型(LTFP)。该模型以欧洲地区的列车编组计划点弧模型为基础,通过引入相同到站车流第一改编站选择决策变量、线性化树形改编链约束和列车频度决策变量,使其适用于我国运输实际。与TFP-c2模型相比,该模型既缩小了问题的求解空问,又便于人工参与优化计算过程。(4)设计了叁种智能优化算法(并行禁忌搜索算法、基于小生境技术的遗传算法、基于邻域搜索和小生境技术的混合遗传算法)对TFP-c、TFP-c2和LTFP模型进行了求解。为验证模型的正确性和评估叁种算法的性能,设计了叁个不同规模的算例。计算结果表明,在小规模问题上,上述叁种优化算法均能求得全局最优解,且求解速度优于商业求解软件中的精确算法(LINGO);当算例规模增大时,智能算法的求解效果均优于精确算法。从求解质量上看,混合遗传算法最好、并行禁忌搜索算法次之、遗传算法最差；从求解效率上看,并行禁忌搜索算法最快、混合遗传次之、遗传算法最差。对比不同固定费用下TFP-c2模型的求解方案发现,列车平均运距随固定费用的增加而增加,达到了预期效果。对比分别在TFP-c2和LTFP模型下的算法求解效果发现,在后者基础上算法的求解效率和求解质量得到极大程度提高。(5)在满足线路和技术站能力要求下,利用分层优化的方法制定出细化到出发场和到达场的直达方案和车流在双向编组站内的作业分工方案。上层模型为：基于点线网络构建的货物列车编组计划模型(单点模型),下层模型为：双向编组站作业分工优化模型。分层优化中,上层模型优化出的直达去向、车流的改编方案和各直达去向的车流构成作为下层模型的输入数据；下层模型的优化结果作为上层模型的补充和调整依据。本文设计了叁类下层模型,分别为：①到达去向接入系统受限的双向编组站作业分工优化模型；②到发系统不受限的双向编组站作业分工优化模型；③考虑多条折角径路的双向编组站作业分工优化模型。最后,在智能优化算法求解出上层优化模型基础上,利用lingo软件对第②类模型进行了求解,验证了分层优化方法的可行性和模型设计的可行性。(6)构建了叁个不同类型的铁路网车流组织和双向编组站作业分工一体化模型,均以车流的集结费用、改编费用和在双向编组站所在枢纽内联络线的走行费用之和最小为目标。其中前两个模型基于我国车流组织典型模型,分别从仅将路网中标准双向编组站扩展为两个点和将任何形式双向编组站扩展为多点的角度出发,综合考虑双向编组站作业分工问题与路网车流组织问题,构建了一体化模型,后者比前者的应用范围更广泛；第叁个模型基于欧洲地区车流组织典型模型,在将路网中标准双向编组站扩展为两点的情形下,增加了符合我国铁路运输实际的具有相同到站的车流需进行树形改编的约束条件,糅合了双向编组站作业分工问题,构建了铁路网车流组织和双向编组站作业分工一体化优化模型。第叁个模型较前两个的模型求解空间小,求解速度更快。最后通过设计算例,验证了上述叁个模型的可行性和一致性。计算结果表明,一体化模型得到的优化方案可将分层优化方法中的不可避免折角改编车流转移至其它技术站顺向改编,减少了路网折角改编车流量,减轻了编组站的作业负担和节省了人力物力投资。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
编组站分工论文参考文献
[1].鲍小越.列车编组计划与编组站作业分工的联动调整方法研究[J].铁道运输与经济.2015
[2].王志美.铁路网车流组织与双向编组站作业分工综合优化[D].北京交通大学.2013
[3].耿令乾.货物列车编组计划与编组站负荷分工联合优化模型[J].铁道运输与经济.2011
[4].王义军.新建武汉北站后武汉枢纽编组站分工方案探讨[J].铁道运输与经济.2009
[5].张展杰,王慈光.铁路枢纽内编组站作业分工研究[J].铁道运输与经济.2008
[6].王义军.武汉枢纽编组站分工及武汉北站作业组织方法研究[D].西南交通大学.2008
[7].牛惠民.车流波动条件下铁路枢纽编组站作业分工的优化[J].铁道学报.2003
[8].牛惠民,黄永根.制定铁路枢纽编组站分工方案的分层优化方法[J].运筹学学报.2001
[9].牛惠民,赵鹏,胡安洲.优化铁路枢纽编组站作业分工方案[J].北方交通大学学报.2000
[10].牛惠民,胡安洲.双向编组站系统作业分工的优化模型及算法[J].中国科学E辑:技术科学.1998