实时铁路瓶颈路段列车调度模型与算法优化

1 下载量 57 浏览量 更新于2024-08-26 收藏 1004KB PDF 举报
本文主要探讨了"铁路瓶颈路段实时列车调度问题的建模与求解"这一关键议题,发表在2015年8月的《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》第16卷第4期上。作者包括Lei Chen(IEEE会员)、Clive Roberts(IEEE会员)、Felix Schmid 和 Edward Stewart。铁路线上的瓶颈路段通常面临高密度交通,一旦某个列车出现扰动,可能会导致后续列车长时间延误,严重影响铁路运输效率。针对这种情况,研究者提出了一种混合整数编程模型,用于解决实时列车重新调度问题。 在模型设计中,考虑了列车运行的复杂性,包括列车之间的依赖关系、时间约束以及调度决策对整体交通流的影响。该模型旨在找到在遇到突发情况时,如何最有效地调整接近瓶颈路段的列车路径,以最大化通过能力并减少整体的延误。为了验证模型的有效性和算法的性能,研究团队采用了蒙特卡洛方法进行案例分析。实验结果显示,他们开发的改进算法(DE_JRM)能够在满足实时交通控制应用需求的同时,显著降低平均加权延误时间。 本文的关键知识点包括:铁路瓶颈路段的特性分析,混合整数编程在列车调度中的应用,以及基于DE_JRM算法的优化策略。此外,蒙特卡洛模拟作为评估工具的重要性,展示了模型在实际场景中的实用性。这项研究对于提高铁路系统的运行效率,提升乘客体验以及应对突发事件具有重要的理论和实践价值。通过深入理解并解决这类问题,铁路部门可以更好地应对未来的挑战,确保高效、安全的交通运输服务。