高速鐵路列車乘務(wù)計劃編制優(yōu)化研究
發(fā)布時間:2021-04-03 02:43
我國高速鐵路的快速發(fā)展對列車乘務(wù)計劃的編制提出了新的要求。基于工作經(jīng)驗人工編制的列車乘務(wù)計劃,會導(dǎo)致編制結(jié)果單一、編制效率低下,進(jìn)而無法適應(yīng)高速鐵路運行圖變化調(diào)整的需要。因此,列車乘務(wù)計劃編制的智能化,對提高速鐵路乘務(wù)管理部門的運營管理效率、降低運營管理成本有著重要的意義。本文在前人乘務(wù)計劃編制的研究基礎(chǔ)和經(jīng)驗上,旨在從更貼近工作實際的角度出發(fā),建立乘務(wù)計劃編制智能化方法,以滿足鐵路乘務(wù)部門的管理需要。在查閱大量列車乘務(wù)計劃編制資料和已有研究的成果的基礎(chǔ)上,本文綜合分析高速鐵路乘務(wù)部門的運營模式和管理工作需要,討論了高速鐵路乘務(wù)計劃編制的具體流程步驟,分析了乘務(wù)工作過程中涉及的費用,確立了以交路單元為基本單位的高速鐵路列車乘務(wù)計劃編制方法。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了高速鐵路列車乘務(wù)計劃兩階段編制方法,建立了計算模型,并設(shè)計了相應(yīng)的算法。論文首先對列車乘務(wù)制度及列車乘務(wù)計劃影響因素進(jìn)行研究,分析現(xiàn)行條件下高速鐵路采用的值乘方式、及列車運行計劃、動車組運用計劃、客運車站布局、乘務(wù)規(guī)章制度對列車乘務(wù)計劃編制的影響。其次結(jié)合高速鐵路乘務(wù)作業(yè)特點及運營管理需求,對乘務(wù)計劃編制的具體研究內(nèi)容,及研究中涉及...
【文章來源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省
【文章頁數(shù)】:61 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
列車乘務(wù)交路計劃編制代碼
圖 4.2 列車乘務(wù)交路計劃編制代碼運行結(jié)果4.2 乘務(wù)排班計劃編制算法設(shè)計4.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題乘務(wù)排班計劃編制問題是一個多目標(biāo)優(yōu)化問題,多目標(biāo)最優(yōu)化(Multi-objectiveoptimization problem, MOP)也稱為多標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化、多績效或向量優(yōu)化問題。多目標(biāo)優(yōu)化問題與單目標(biāo)優(yōu)化問題在求解方面存在不同,單目標(biāo)優(yōu)化問題通常在尋找全局最優(yōu)解,而當(dāng)存在多個目標(biāo)時,很難找到一個解使所有目標(biāo)函數(shù)同時達(dá)到最優(yōu)。而通常情況下,多目標(biāo)優(yōu)化問題的各個子目標(biāo)之間是矛盾的,一個子目標(biāo)的改善有可能會引起另一個或者另幾個子目標(biāo)的性能降低,因而只能在它們中間進(jìn)行折中處理,使各個子目標(biāo)都盡可能地達(dá)到都比較滿意的結(jié)果。因此在多目標(biāo)優(yōu)化問題中,通常存在一個解集,其特點是:無法再改進(jìn)任何目標(biāo)函數(shù)的同時不削弱至少一個其他目標(biāo)函數(shù),被稱之為非支配解或Pareto 最優(yōu)解,對于組成 Pareto 最優(yōu)解集的所有 Pareto 最優(yōu)解,其對應(yīng)目標(biāo)空間中的目標(biāo)矢量所構(gòu)成的曲面稱為 Pareto 最優(yōu)前沿(Pareto Front)。根據(jù)第 3 章中對乘務(wù)排班問題的分析,乘務(wù)排班問題的求解目標(biāo)為最少乘務(wù)班組數(shù)、最小住宿費、最優(yōu)勞動均衡性的
乘務(wù)排班計劃編制代碼
本文編號:3116457
【文章來源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省
【文章頁數(shù)】:61 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
列車乘務(wù)交路計劃編制代碼
圖 4.2 列車乘務(wù)交路計劃編制代碼運行結(jié)果4.2 乘務(wù)排班計劃編制算法設(shè)計4.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題乘務(wù)排班計劃編制問題是一個多目標(biāo)優(yōu)化問題,多目標(biāo)最優(yōu)化(Multi-objectiveoptimization problem, MOP)也稱為多標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化、多績效或向量優(yōu)化問題。多目標(biāo)優(yōu)化問題與單目標(biāo)優(yōu)化問題在求解方面存在不同,單目標(biāo)優(yōu)化問題通常在尋找全局最優(yōu)解,而當(dāng)存在多個目標(biāo)時,很難找到一個解使所有目標(biāo)函數(shù)同時達(dá)到最優(yōu)。而通常情況下,多目標(biāo)優(yōu)化問題的各個子目標(biāo)之間是矛盾的,一個子目標(biāo)的改善有可能會引起另一個或者另幾個子目標(biāo)的性能降低,因而只能在它們中間進(jìn)行折中處理,使各個子目標(biāo)都盡可能地達(dá)到都比較滿意的結(jié)果。因此在多目標(biāo)優(yōu)化問題中,通常存在一個解集,其特點是:無法再改進(jìn)任何目標(biāo)函數(shù)的同時不削弱至少一個其他目標(biāo)函數(shù),被稱之為非支配解或Pareto 最優(yōu)解,對于組成 Pareto 最優(yōu)解集的所有 Pareto 最優(yōu)解,其對應(yīng)目標(biāo)空間中的目標(biāo)矢量所構(gòu)成的曲面稱為 Pareto 最優(yōu)前沿(Pareto Front)。根據(jù)第 3 章中對乘務(wù)排班問題的分析,乘務(wù)排班問題的求解目標(biāo)為最少乘務(wù)班組數(shù)、最小住宿費、最優(yōu)勞動均衡性的
乘務(wù)排班計劃編制代碼
本文編號:3116457
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