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基于网络图及列生成策略的城市轨道交通乘务排班计划优化研究
| 论文题名： | 基于网络图及列生成策略的城市轨道交通乘务排班计划优化研究 |
| 关键词： | 城市轨道交通;乘务排班;优化设计;列生成法;网络图 |
| 摘要： | 中国城市轨道交通正处于快速发展阶段，将给未来的城市轨道交通运营管理提出更高的要求。乘务排班问题作为城市轨道交通运营的重要环节，直接影响了运输企业的人工成本。而这样关键的环节，在运营实践中通常由运营公司的乘务计划编制人员根据经验手工编制，编制过程通常需要较长的时间，而且缺乏对排班问题系统的优化，影响了运营效率和经济效益。因此研究如何在较短时间内，以最少的成本完成城市轨道交通乘务排班计划的编制具有重要的研究意义。 本文在借鉴国内外相关研究成果并在考虑城市轨道交通运营管理实践的基础上选择列生成法进行求解。针对城市轨道交通乘务排班问题不同于其他交通方式的制度和约束，根据不同班次类型和就餐情况设计对应的多层网络图模型，并通过网络图模型生成算法生成网络图模型集合，把列生成法的定价子问题转化为若干个最短路问题，以解决乘务排班问题的线性松弛问题。之后在整数解求解的阶段本文分别采用分支定价法，线性松弛法和拉格朗日启发式算法进行求解，以应对不同问题规模。此外，针对算法求解中存在的一些问题，本文提出了相应的优化策略，以增加求解效率。 本文的主要内容主要包括以下四个方面: (1)针对城市轨道交通乘务排班问题不同于其他交通方式的复杂的接续关系、特殊的就餐约束和班制体系，建立对应的多层网络图模型，并设计网络图模型生成算法，通过生成网络图模型集合表示所有的可行班次，以做到有效路径和可行班次的一一对应。 (2)针对不同规模的排班问题，采用分支定价法，线性松弛法和拉格朗日启发式算法进行求解。其中采用强分支策略的分支定价法求解小规模排班问题，采用线性松弛法求解中等规模问题，采用改进的拉格朗日启发式算法求解大规模问题，并通过案例分析进行检验。 (3)针对网络图模型需要生成大量网络图以包含所有可行班次的问题，提出时间间隔网络图生成策略;针对列生成法迭代机制的缺点，提出可行班次筛选策略。最后通过案例分析验证改进策略的优化效果。 (4)本文在现有模型算法的基础上设计案例，分析乘务区段长度和客流特征对乘务排班的影响。 |
| 作者： | 金华 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 陈绍宽 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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