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原文传递重载运输卸车组织优化研究

论文题名：	重载运输卸车组织优化研究
关键词：	重载铁路运输;卸车组织;组织优化;遗传算法
摘要：	“集运”、“运输”、“疏运”是铁路重载运输中相对独立又互相影响的三个环节，各环节与系统的关系类似于经济学中的木桶效应，只有三个子系统能力相当，协调匹配，才能实现系统整体能力的最优。长久以来，疏运系统一直处于弱势地位，其能力滞后于另外两个子系统，从而限制了整个系统的能力。疏运系统即是以卸车组织为核心的子系统。通过加强对卸车组织的研究，提高疏运系统能力，使疏运系统能力更好的匹配其他两个系统，对于提高重载运输整体能力有积极意义。本文以重载铁路卸车作业系统为研究对象，结合Job-shop调度问题和组合优化问题的相关理论，对卸车作业系统中的卸车调度问题进行了优化，取得了较好的效果。　　首先，介绍了重载铁路集疏运系统的内涵与特征，分析了其发展进程及存在的问题。在此基础上，对重载运输的卸车设备进行了介绍，分析了重载铁路卸车站的平面布置及其与铁路综合性货场、货站的异同。　　其次，描述了卸车作业流程，分析了其特征与影响因素，指出了卸车调度系统存在的问题。当列车到达不均衡，出现集中到达时，若不能很好的分配每个列车对位的翻车机，将产生大量的待卸时间，而合理确定的翻车机对位及卸车时间将大大减少卸车等待时间，从而提高卸车效率。问题类似于车间调度中的带约束的并行机调度问题，针对问题特点，本文构建了基于列车在站总时间最小的重载铁路卸车调度优化模型，该模型是一个多约束的、单目标的非线性整数规划问题，属组合优化问题的范畴。　　最后，根据模型特点，设计了基于实数编码的遗传算法求解模型;采用了基于对时间偏好的种群初始化方法，提高了算法的收敛速度;为防止算法陷入局部最优而早熟，采用指数定标的方法对适应度函数进行了缩放，选择算子则采用轮盘赌与精英保留策略相结合的方法，交叉算子采用基于混合交叉算子的进化策略。经大量仿真实验证明，该算法不仅提高了搜索速度，而且很好的避免了早熟现象。最后编写了相应的Matlab程序，并以大秦铁路柳村南站4小时阶段计划的卸车调度为例，验证了算法的有效性。　　本文所建模型能较好地解决卸车站的合理卸车及卸车时间选择问题，模型算法能快速得到算法的解，满足运输生产对时间要求较高的特点，所做工作可为重载运输卸车调度系统智能化提供借鉴。
作者：	冯卓鹏
专业：	交通运输工程
导师：	陈东
授予学位：	硕士
授予学位单位：	西南交通大学
学位年度：	2015
正文语种：	中文