基于资源可用度的综合自动化编组站集群调度耦合优化模型与算法

Regard dispatching system of marshalling station as the research object, cluster resource characteristics and coupling control mechanism were analyzed using the combination method of theory and simulation experiment, under the background of fact that the integrated automation of marshalling station advances progressively. The cluster resource availability of marshalling station including constrained random variables was proposed through summarizing the characteristics and operation procedure changes of integrated automation, the coupling relation among every operation was defined, and then the cluster control mechanism of entity resource was expounded. Coupling optimization models for cluster dispatching in marshalling station were constructed on the basis of resource availability under integrated automation, the models include coupling optimizations among static plan and dynamic wagon-flow, operation plan and leading locomotive dispatching, operation plan and train formation plan. They promote by gradually from three respects in time, space, wagon-flow organization mode. On the foundation of studying on the previous algorithm, the improved intelligent algorithm was put forward which solves the above-mentioned model by genetic and ant colony collaborative optimization algorithm based on information entropy and chaos theory, and test and correct the application of the model. This project will announce coupling relation and cluster control mechanism among operations of dispatching system in marshalling station, which lay the theoretical foundation for realization of high-level intelligent in integrated automation marshalling station, this has the signification for optimizing resource distribution of marshalling station, meeting railway transportation demand, ensuring railway transportation unblocked.

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。

编组站作为铁路货物列车运行组织与调度管理信息化的重要环节，是基础调度信息之源。编组站综合自动化CIPS系统在成都北站、贵阳南站、武汉北站，SAM系统在新丰镇站等已成功实施，实现了数据整合、信息集成，提高了作业的预见性，为编组站调度系统实现更高层次的智能化提供了条件，而编组站调度系统优化是实现编组站决策指挥智能化的理论基础，各子系统间的耦合集成、协同优化也是系统科学研究的重要内容。编组站的调度计划虽分层次、分功能管理，但各项计划之间紧密耦合、互为前提，构成链接与因果关系。依托集群化的信息资源，通过高效的资源管理和调度优化技术对实体资源进行有效主动控制，能够提高编组站的调度指挥效率。.本项目以编组站调度系统为研究对象，在铁路货运组织改革全面展开，编组站综合自动化程度不断提高的背景下，从空间、时间、数量入手，研究编组站到发列车数量与时间变化及空间转换的关系、编组站的集群资源及其可用性、编组站调度系统内外部车流组织优化，完成了7个研究计划要点：（1）编组站集群资源分析；（2）编组站车流的时空特性分析；（3）编组站集群调度的时间和空间优化；（4）编组站作业链与资源可用度描述；（5）编组站调度系统内部车流组织优化；（6）编组站调度系统外部车流特点及列车组织优化；（7）编组站调度优化算法的改进。经过课题组细致的理论与应用研究，取得了比较丰富的研究成果。项目负责人及课题组成员共发表论文20篇，其中EI收录11篇。与此同时，结合课题研究，培养了博士生2名，硕士生2名，本科生10名。.本项目运用不确定性理论和现代优化方法，通过系统分析与综合等手段，采用耦合集成、层层推进的思路，解决或部分解决了静态计划与动态车流、作业计划与本务机调度、作业计划与列车编组计划之间的耦合优化问题，在编组站集群资源及特性分析、资源可用度和耦合度计算、编组站内外部车流及列车运行组织优化、编组站调度优化算法的改进等方面取得了一定成果，为编组站调度系统优化提供了新的思路。编组站信息资源的集群协同，以及实体资源的整体联动，增加了调度问题的规模和复杂程度，本项目的研究既具有理论意义，又可以为编组站调度系统的智能化提供支撑，从而提高调度指挥水平，保障铁路货物运输的高效运转与畅通。