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原文传递多场景下高速铁路运行图与动车组运用计划编制与调整理论研究

论文题名：	多场景下高速铁路运行图与动车组运用计划编制与调整理论研究
关键词：	高速铁路;运行图;动车组;运用计划;一体化编制
摘要：	《铁路“十三五”发展规划》提出了2020年铁路发展目标:全国铁路营业里程达到15万公里，其中高速铁路3万公里，复线率和电气化率分别达到60％和70％左右。铁路基础设施建设潮流将会持续带来铁路新线的开通运营，结合先期开通运营的高速铁路，基于多运营场景条件下的列车运行计划与动车组运用计划编制与调整需要深入研究。　　本文以运行图和动车组运用计划为研究对象，分别研究了在新线开通运营初期、列车开行密度增加的运营中期、铁路稳定运营成熟期以及紧急运营条件四种场景下的运行图和动车组运用计划编制与调整，其中在运营初期和运营中期以铁路公司为研究视角，以运行鲁棒性最大和运行成本最小为研究目标;在运营成熟期和紧急条件下以旅客服务为研究重点，研究目标为最大化满足旅客的出行服务需求。相对应的，除了绪论和结论部分，文章内容可以分为四个章节，分别包括: 　　(1)新线开通时运营初期场景下的运行图和动车组运用计划一体化编制。在高速铁路开通运营初期，各行车、机辆、客运等多部门需要协调“磨合”，保证列车运营安全、可靠、正点。此阶段以铁路公司为研究视角，以列车运行、接续鲁棒性最大和动车组购置成本最小为目标，把运行图编制和动车组运用计划编制作为一个整体问题一体化编制。构建运行图动车组运用计划一体化编制模型，设计改进的蚁群算法求解。以京沪高速铁路为例，一体化求解运行图和动车组运用计划编制问题。　　(2)铁路运营中期场景下的网络化动车组运用计划编制。随着高速铁路开通运营，高速铁路线路逐步成网运营激发更多潜在客流，铁路部门对此加开更多运行线满足客流需求，此时初期购置的动车组的使用与检修将会愈发紧张。本章以动车组使用数量最少为第一目标，动车组检修次数最少为第二目标，构建了网络化运营条件下的动车组运用计划编制模型。引入了人工编制经验引导最大最小蚁群算法寻优机制，更好的求解动车组运用计划编制问题。同时也为以后基于机器学习的AI编制计划做前期研究。算例以京沪高速铁路通道为例，求解网络化运营条件下的动车组运用计划。　　(3)铁路运营成熟期场景下旅客-服务-动车组的三维稳定分配。当铁路运营进入成熟期后，晚点率、故障率明显减少，此时可以把关注点从铁路公司运营角度适当向为旅客提供精细化、优质化的出行需求服务角度转变。首先铁路公司根据历史客流数据提出候选的服务（即运行线，服务的含义在第四章阐述），供旅客选择搭乘以及供动车组选择担当运输任务，最终在最大化满足旅客出行需求和最小化动车组走行成本之间达到稳定分配，被选中的服务即是在运行图中需要实际开行的运行线。本章基于稳定匹配问题构建了旅客-服务-动车组三维分配数学模型，基于DW分解算法将原问题分解为主问题和子问题再用GAMS求解。以长三角铁路网为研究算例，求解旅客-服务-动车组稳定匹配方案，把选中的服务作为运行图中实际开行的运行线，把其中的服务-动车组匹配方案作为动车组分配计划施行。　　(4)紧急条件场景下基于旅客服务需求的运行调整。在紧急条件场景下，传统的调度方式以铁路的正常运转为目标，采用停运、推迟运行等方式恢复到计划图运行，但这种调度方式却容易造成旅客出行需求受到影响。在安全运营的前提下，本章参考VRP问题的思路，提出了最小化影响旅客需求的调度调整理论上的新思路:根据受故障影响的旅客出行OD信息和动车组目前位置信息，使用邻近的动车组搭载最多的旅客以提供最大化的出行需求服务新方案。必要时候可以采用动车组临时重联和调整少部分旅客的出行需求以适应大部分旅客需求的目的。生成的新的服务方案作为运行图的调整，动车组的调配作为动车组分配计划的调整。本章构建了基于旅客服务的运行调整模型，并用列生成算法求解，其中模型中的子问题采用前向动态规划求解。最后以长三角铁路网为算例，求解调整后的运行图和动车组分配计划。　　在中国铁路公司化改革进程中，本文内容可以作为总公司或铁路局分公司在不同运营场景中采用不同运营策略的决策参考，在运营成本和服务旅客质量间依据具体实际情况权衡决策。
作者：	陈然
专业：	交通运输规划与管理
导师：	周磊山
授予学位：	博士
授予学位单位：	北京交通大学
学位年度：	2018
正文语种：	中文