免疫算法优化编组站列车配流：解编顺序与效率提升

本文主要探讨了在编组站阶段计划中如何通过免疫算法有效地解决出发列车车流来源确定的问题。编组站阶段计划是一个复杂的过程，其核心任务是确保列车的合理编组和调度，以最大限度地提高效率并减少延误。问题的关键在于找到一个最优的解编顺序，这个顺序既要考虑到解体和编组调机的资源限制，又要保证尽可能多的列车能在规定时间内准时出发，同时还要尽可能减少总的停留车小时。 研究者将解编顺序设定为优化目标，构建了一个数学模型，它综合考虑了列车的正点出发数与总停留车小时之间的权衡。在这个模型中，每个可能的解编顺序都被视为一种“抗体”，而这些抗体的“适应度”则由Lingo编程来计算，其中包含了对配流结果的评估。Lingo是一种用于线性规划和整数规划的工具，能帮助计算在资源约束下的最佳解决方案。 免疫算法中的自适应克隆选择算法被应用到这个模型中，这是一种模拟生物进化过程的优化方法，能够通过不断的选择、复制和变异优秀的解，寻找全局最优解。自适应性体现在算法可以根据当前搜索状态动态调整策略，提高搜索效率。 通过实例分析，研究者证明了所设计的免疫算法在解决编组站阶段计划配流问题上的有效性。这种算法提供了一种智能化的解决途径，对于提升编组站的运营效率具有实际意义。本文的工作对于优化铁路运输系统，特别是在编组站管理方面，具有重要的理论价值和实践指导作用。