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蚁群算法在调机运用计划中的应用
  • ISSN号:1001-4632
  • 期刊名称:《中国铁道科学》
  • 时间:0
  • 分类:U292.22[交通运输工程—交通运输规划与管理;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]清华大学工业工程系,北京100084, [2]密西西比州立大学工业工程系,美国39759
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50375082);清华大学一铁道部科技研究基金资助项目(t200412)
中文摘要:

编组站调机运用计划为具有不同开工、完工时间窗口的单机调度问题,优化目标是最小化晚点列车的数量。为解决这一NPC问题,建立单机调度数学模型,采用蚁群算法求解。设计的算法步骤是,将调机运用问题描述成适合蚁群算法的形式,并进行初始化,考虑迭代过程中信息素对未来决策的影响程度,定义与问题相适应的转移概率,进而确定选择策略来平衡已有方案的利用和搜索空间的选择,采用2-opt方式的局部搜索策略来避免“早熟”或者“停滞”现象,同时在蚂蚁经过的路径上进行信息素更新,实现对该优化问题的有效求解。以某编组站有12列到达列车和少量暂存列车解体编组出12列出发列车为例,利用设计的蚁群算法步骤,求得到达列车的解体次序和出发列车的编组次序,验证了该算法在编组站的改编能力无法满足车流配送情况下实现合理安排调机的有效性。

英文摘要:

The scheduling problem of hump locomotive in marshalling station can be described as a single machine scheduling problem with distinct due window and the object of optimization is minimizing the total number of weighted tardy trains. To solve this NPC problem, a mathematical model is developed and ant colony optimization (ACO) is utilized. After deducing the problem to the formulation suitable for ACO and considering the influence of pheromone in iterations, a new transition probability is defined, and then a rational transition strategy is selected to balance the exploitation of good solution and the exploration of the search space. To avoid precocity and stagnation in the algorithm, the local search strategy is 2-opt. Af- ter the pheromone trail information is updated according to the distribution of the best solutions, the effi- cient solution of this optimization will be got. To validate the efficiency and performance of this algorithm when the capacity of classification in marshalling station is limited, an instance of scheduling problem of hump locomotive including 12 inbound trains, little cars on hand and 12 outbound trains is demonstrated and the sequence of hump engine is resolved by ACO.

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期刊信息
  • 《中国铁道科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国铁路总公司
  • 主办单位:铁道科学研究院
  • 主编:阳建鸣
  • 地址:北京海淀区大柳树路2号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:zgtdkx@rails.cn
  • 电话:010-51849013 5849003
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4632
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2480/U
  • 邮发代号:82-776
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:15268