基于免疫克隆算法的重载铁路装车区车流组织的优化方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109840615A(43)申请公布日2019.06.04(21)申请号201811599696.9(22)申请日2018.12.26(71)申请人北京交通大学地址100044北京市海淀区西直门外上园村3号(72)发明人景云郭思冶刘应科(74)专利代理机构北京市商泰律师事务所11255代理人黄晓军(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06N3/00(2006.01)权利要求书4页说明书15页附图2页(54)发明名称基于免疫克隆算法的重载铁路装车区车流组织的优化方法(57)摘要本发明提供了一种基于免疫克隆算法的重载铁路装车区车流组织的优化方法。该方法包括：分析半封闭式重载铁路装车区空重车流的组织特征，以空重车辆在装车区停留时间最小为目标，建立重载铁路装车区系统空重车流的综合优化模型；利用装车区车流的作业过程中涉及的各变量建立表示装车区车流的编码方案的一维向量；以一维向量和综合优化模型的目标函数为抗体，以综合优化模型中的约束条件为抗原，利用免疫克隆算法构建基于信息熵的亲和度表示方式，并依据亲和度进行变异操作，得到综合优化模型的最优解。本发明中的免疫克隆算法的搜索效率高于其他算法，能够有效求解大规模车流组织优化问题，得到使装载端所有车辆停留时间最小的综合车流组织方案。CN109840615ACN109840615A权利要求书1/4页1.一种基于免疫克隆算法的重载铁路装车区车流组织的优化方法，其特征在于，包括：分析半封闭式重载铁路装车区空重车流的组织特征，以空重车辆在装车区停留时间最小为目标，建立重载铁路装车区系统空重车流的综合优化模型；对装车区车流的作业过程中涉及的各变量进行因果分析，利用所述各变量建立表示装车区车流的编码方案的一维向量；以所述一维向量和所述综合优化模型的目标函数为抗体，以所述综合优化模型中的约束条件为抗原，利用免疫克隆算法构建基于信息熵的亲和度表示方式，并依据亲和度进行变异操作，得到所述综合优化模型的最优解，将所述最优解作为重载铁路装车区车流组织的优化方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的重载铁路装车区系统空重车流的综合优化模型中的参数包括：O表示集疏运系统编组站，是大列空车的到达站；D表示装车区各装车点的集合；K表示列车类型，K＝{2,1,0.5}；mj表示中心站O的第j列到达空车列数，列车类型mj′表示中心站O第j′列出发重车列数，列车类型mi表示中心站O第i列出发空车列数，列车类型为tod表示编组站O至装车点d的列车运行时间；tdo表示装车点d至编组站O的列车运行时间；表示编组站O的k型空车分解时间；表示装车站d的k型空车装车时间；表示编组站O的第j列空车到达时间；表示编组站O的第j列重车出发时间；表示装卸站d每天需求k型空车列数或出发k型重车列数；γk表示k型空车与前列车的追踪时间间隔；ηj＝{1,2,4}表示空车的分解系数，即到达空列j被分解为i个小列的数量，若取值为1表示不进行分解，若取值为2表示将1个2万吨的空列分解为2个一万吨的空列，若取值为4表示将1个2万吨的空车分解为4个0.5万吨的空列；ηi＝{4,2,1}表示组合系数，即组合列车j′所需的到达重车i的数量；表示编组站O去装车点d的k类型空车i的出发时刻，以出发时间排序i＝{1,2,L,i,L}；表示由编组站O出发的k型空车i到达装车点d的时刻，记为表示由装车点d装车完毕，去编组站O的k型重车i的出发时刻；表示由装车点d出发的k型重车i到达编组站O的时刻，记为：表示将按照到达时刻先后重新排序，其中i′＝{1,2,L,i′,L}；表示从编组站O实际到达装车点d的k类型空车列数；所述的重载铁路装车区系统空重车流的综合优化模型的目标函数包括：minZ＝Z1+Z2+Z3(3)2CN109840615A权利要求书2/4页式(3)表示车辆在装车区总停留时间；式(4)表示到达空车在编组站的总停留时间；式(5)表示出发空车在装车点进行装车并返回编组站所需要的时间，式(6)表示到达重车在编组站的总停留时间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述的重载铁路装车区系统空重车流的综合优化模型中的约束条件包括：(1)装车点能力约束：式(7)表示从编组站发往装车站的列车数不得超过装车点的装车能力；式(8)表示各装车点在同一时间段只能为一列空车进行装车作业，且出发时间满足装车时间标准及追踪时间间隔；(2)编组站能力约束：式(9)表示编组站出发各类型空车的总吨数等于返回编组站的重车总吨数；式(10)表示出发空车的总列数等于到达空车分解后的总列车数；式(11)表示出发重车的总列数等于到达重车组合后的总列车数；式(12)表示出发空车i若由到达空车j分解，则必