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原文传递突发事件下基于改进蚁群算法的高速铁路列车运行调整研究

论文题名：	突发事件下基于改进蚁群算法的高速铁路列车运行调整研究
关键词：	高速铁路;运行调整;蚁群算法;多目标优化;突发事件
摘要：	随着中国高速列车的快速发展，乘坐高铁出行已经成为深受民众喜欢的交通方式之一。列车行驶过程中突发事件发生时，铁路部门都是凭借调度员的经验人工进行调整。但是应对复杂晚点场景人工调整方法还是存在其局限性，难以从全局的角度达到最优。为降低调度员工作强度，减少人为因素影响列车调度，最大程度的减小晚点带来的影响，引入计算机优化算法辅助生成列车运行调整计划已成为高铁调度指挥系统一个技术发展趋势。　　本文采用蚁群算法来进行列车运行调整模型的优化。首先以列车总晚点时间最小为目标函数，在原有蚁群算法解空间构造的基础上设计TSPLIB算法库进行求解，分析其不足;其次，重新构造蚁群算法的解空间结构，优化列车总晚点时间最小目标函数，将重新构造解空间的蚁群算法寻优结果与其他方法比较，证明本文蚁群算法的先进性;最后，在此解空间构造基础上设计多目标蚁群算法，优化列车总晚点时间最小、列车晚点时间均衡两个目标函数，进一步提升优化结果的综合性能。本文的主要研究内容包括以下几个部分: 　　(1)首先，通过分析国内外文献在解决列车运行调整问题的优劣势，引出采用蚁群算法解决列车运行调整问题的原因。其次，阐述列车运行调整的相关概念,从整体角度了解高速铁路列车运行调整的相关定义与特点，分析列车运行调整的原则与措施，以便更加合理利用计算机辅助算法进行优化。分析列车晚点产生的原因以及晚点传播的原理，便于更好的进行模型构建。　　(2)深入分析列车运行调整问题，将列车运行调整相关约束符号化。根据列车运行调整相关约束，以列车总晚点时间最小为目标函数建立列车运行调整模型。　　(3)将列车运行调整的到、发时间的选择问题通过坐标转换转化为二维坐标下的旅行商问题，并改进TSPLIB算法库进行求解。分析利用传统蚁群算法解空间构造方式求解列车运行调整问题的劣势，引出重新构造蚁群算法解空间的必要性。　　(4)针对列车运行调整问题的特性重新构造蚁群算法的解空间结构，并设计相应的启发信息。优化列车总晚点时间最小目标函数，将优化结果与人工调度常用的方法FCFS、FSFS的优化结果进行比较，证明蚁群算法的先进性。并与列车运行调整常用的方法整数规划、粒子群方法进行比较。　　(5)在本文算法解空间构造的基础上，增设列车晚点时间均衡目标函数，并进行多目标优化。针对多目标问题重新设计蚁群算法的启发信息和信息素公式,优化出最终的非支配解集。为分析多目标的优劣，选择非支配解集中一个解生成调整之后的列车时刻表，并进行方案稳定性以及抗干扰能力的综合分析。　　本文利用改进蚁群算法对突发事件下导致的列车晚点进行恢复调整，从而更好的辅助列车调度员进行行车调度，为实现智能化的列车运行调整提供理论依据,具有一定的现实意义。
作者：	董泽宇
专业：	工业工程
导师：	冯国奇
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东北大学
学位年度：	2021