在编组站综合自动化逐步推进的背景下,以编组站调度系统为研究对象,采用理论与仿真实验相结合的方法对集群资源特性及耦合机制进行分析和建模。通过总结编组站综合自动化的特点及作业流程变化,对编组站集群资源进行分析,提出融入有界随机变量的资源可用度,明确各作业间的耦合关系,阐明编组站实体资源的集群控制机制。建立综合自动化条件下基于资源可用度的编组站集群调度耦合优化模型,包括静态计划与动态车流之间的耦合、作业计划与本务机调度之间的耦合、作业计划与列车编组计划之间的耦合,三个方面从时间、空间、车流组织模式上层层推进。在前期算法研究的基础上,基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁群协同优化算法提出求解上述模型的改进智能算法,并对模型的应用进行测试和校正。本课题将揭示编组站调度系统作业间的耦合关系以及它们之间的集群控制机制,为综合自动化编组站实现高度智能化调度奠定理论基础。
英文主题词marshalling station dispatching system;cluster resource;resource availability;optimization model;intelligent algorithm