多目标铁路调度模型与求解算法

"该文研究了铁路基础设施管理者在实时交通控制中所面临的多目标列车调度问题。当列车运行受到干扰时，需要重新计算一个冲突消除的可行到达和离开时间表，以便将偏离原始计划的程度最小化。这个问题可以看作是一个大规模无库存约束的作业车间调度问题。我们通过对列车之间的时间间隔进行精心估算，并采用替代图形式来建模调度问题。我们开发了一种分支绑定算法来解决这个问题。" 本文主要关注的是铁路交通管理中的多目标列车调度问题，这在现实世界的铁路运营中具有重要的实际意义。当铁路交通出现延误或冲突时，需要快速有效地重新规划列车的运行时间，以降低对整个运输系统的影响。文章提出了一个优化模型，该模型旨在最小化与原计划的偏差，确保新的列车时刻表是冲突自由的。 首先，问题被定义为一个无库存约束的大规模作业车间调度问题。在这个比喻中，每列火车被视为一个“作业”，而铁路网络的不同路段则被视为“工作站”。每个作业（即列车）需要在特定的工作站（即车站或轨道段）上执行一定的“加工”（即停靠、通过），且必须遵循特定的顺序和时间限制。 为了解决这个问题，作者引入了一种创新的建模方法——替代图形式。这种图形表示法允许更直观地处理列车之间的相互关系和时间间隔，有助于识别和避免潜在的冲突。同时，文章提出了一个分支绑定算法，这是一种在离散优化问题中广泛使用的搜索策略，用于全局寻优。分支绑定通过系统地分割问题空间，逐步排除不可能导致最优解的子空间，从而逼近最佳解决方案。 文章指出，这个算法对于实时交通控制环境下的铁路调度尤为有用，因为它能够在复杂的情况下快速找到接近最优的调度方案。通过对列车时间间隔的精细估算，算法能够高效地处理大量可能的调度决策，确保调度的可行性和效率。 这篇文章探讨的是一种多目标铁路调度模型和求解策略，它结合了数学建模、图论和优化算法，为铁路交通管理提供了一种有效应对干扰和冲突的方法。这一研究对于提高铁路系统的可靠性和效率，以及在紧急情况下的快速响应能力具有深远的理论和实践价值。