列车运行调整的必要性研究

关键词：

列车运行调整的必要性研究（精选8篇）

篇1：列车运行调整的必要性研究

列车运行过程中的干扰因素分析及运行调整研究

摘要:本文首先对传统的行车调度过程进行介绍，然后又对列车运行过程中造成偏离运行图的因素进行归纳总结，最后行车过程中进行运行调整的必要性进行分析说明。

一、行车调度概述

铁路是国民经济发展的大动脉，铁路的发展水平会直接影响到国家的工业化进程。铁路运输作为服务于社会的一种公共运输形式，其根本目的是安全、迅速、可靠、准确和经济地运送旅客和货物[1]。目前，我国铁路调度指挥工作主要还是靠调度人员的个人技能和工作经验以及主观能动性的发挥来完成的。调度设备、手段还比较落后，调度人员使用的仍然是铅笔、橡皮、直尺、电话和图表。由调度人员用铅笔，直尺逐个列车逐个区间推算，编制列车运行调整计划，并必须随时记录列车运行实绩。通过电话获得有关信息，发布有关调度命令和列车运行计划。

二、列车运行过程中存在的问题分析

列车运行过程中，会受到各种随机因素的干扰而偏离计划运行图，不同干扰因素对列车运行秩序的影响不同，采取的应对策略也不同。造成列车运行秩序紊乱的千扰因素主要有以下几类: 1.自然灾害。比如地震、水害、泥石流等。自然灾害通常会对线路等基础设施造成一定的损害，影响行车安全时，应立即封锁线路组织维修。灾害处理完毕后，根据处理情况，封锁线路或限制列车运行速度。自然灾害往往难以预测，对列车正常运行的影响大，甚至会导致列车运行中断；

2.天气异常。如大雾、暴风雪、雷雨和冻雨等。根据《高铁及城际铁路规章拔萃》，因覆冰、强风等原因引起接触网舞动时，可根据频率及振幅大小采取限速措施，必要时接触网应断电。发生冰雪及冻雨等灾害性天气，接触网导线结冰后影响受电弓正常滑动和取流，启动除冰应急预案。天气异常情况虽能预测，但同样会影响列车的正常运行，且影响程度是不可预测的。

3.突发事件。如站车发生火灾、爆炸事故，重大疫情，旅客食物中毒事件，列车运行中遇有旅客因伤、病必须停车，动车组脱轨事故等。以上突发情况难以预测，事故发生时，除了要组织处理突发事件外，可能会要求列车立即停车(如站车发生火灾、爆炸事故)、临时停车或延长停站时间(列车上旅客伤病必须停车时)、封锁线路(动车组脱轨)等。

4.设备故障。设备故障分为固定设备故障和动车组车辆故障。

(1)固定设备故障。固定设备包括工务、牵引供电和通信信号固定设备，不同种类、不同程度的设备故障，其处理方式各不相同。

①务设备故障。根据《高铁及城际铁路规章拔萃》，高速铁路工务设备故障主要指钢轨折断、道盆故障、检查车(轨道检查车、综合检测列车)IV级偏差等。钢轨折断时，应立即封锁线路，并根据现场情况分别采取紧急处理、临时处理和永久处理。紧急处理是指断缝不大于30mm的情况，处理完毕后，派专人看守，按不超过45km/h的速度放行列车，且邻线限速不超过160km/h;临时处理是指钢轨折损严重、断缝超过30mm或紧急处理后不能及时辉复的情况,处理完毕后，按不大于160km/h的速度放行列车;永久处理是针对紧急处理或临时处理均不能解决的情况，于当日天窗内进行燥复。道盆故障时，如果道忿尖轨、基本轨、可动心轨、翼轨折断，应立即封锁线路，按钢轨折断的处理方法进行处理。检查车检查发现IV级偏差时，列车需限速运行(300~350km/h区段限速不大于200km/h，200~250km/h 区段限速不大于 160km/h)。

②牵引供电设备故障。牵引供电设备故障有牵引变电设备故障、供电线缆故障、接触线或承力索断线、AF线断线或AF线电缆故障、分段分相故障等。牵引供电设备故障而列车能够运行时，大多需要动车降弓通过，如接触线或承力索断线时，动车组限速160km/h，降弓通过故障地点;AF线断线或AF线电缆故障时，应退出AT供电方式，采用直供方式供电，必要时限制列车速度和数量；分段绝缘器故障可视情况降弓通过、封锁渡线或停电更换。此外，接触网故障需要抢修时，原则上应垂停进行，当因疏导车流需V停时，故障抢修处所按照铁道部有关规定进行邻线限速。而險道、禁止V停作业处所以及遇雨、雪、雾、风力5级以上的恶劣天气时，接触网抢修必须在垂停状态下进行。

③通信信号设备故障。通信信号设备故障时，危及高铁行车安全的，应立即封锁线路，上道处理，邻线限速在160km/h及以下运行；其他故障在天窗内修复。

(2)动车组车辆故障。如受电弓故障、动车运行途中车辆发生异音或异状、轴承温度超温报警等。根据《高铁及城际铁路规章拔萃》，动车组在运行中出现故障时，应紧急停车，由随车机械师对动车进行检查处理。需要下车处理时，邻线列车应限速运行，如果需要组织旅客疏散，则必须扣停邻线列车。经处置，如果故障暂不能修复，但不影响行车安全时，列车限速运行，必要时预报前方车站协助处理；如果故障影响行车安全且不能修复时，应向列车调度员报告并请求救援，同时启用热备动车组。己请求救援的动车组，不得再行移动。

5.作业延误。如固定设备维修、施工作业延长而占用正常列车运行时间，车站作业某些环节失调导致列车发车晚点，动车司机操作问题导致列车运行途中时间延长等，以上情况容易造成列车晚点，需组织列车运行调整。

三、运行调整的必要性

列车运行调整就是当列车运行实际状态偏离预定值，造成列车运行紊乱时，通过重新规划列车运行时刻表，尽可能恢复列车有秩序运行状态的过程。它的实质就是处理列车与车站、列车与区间及列车之间的关系，规定列车占用区间和站线的合理时机。列车运行调整是实时性很强的问题，调整计划的编制必须在限定的时间内完成。列车运行调整在遵循实时性要求下，一般要综合考虑下面三个方面的工作: 1.参照系 列车运行是一项有计划、有组织的活动，需要有一个预定的时刻表(基本图、日班计划或上一阶段计划)，当列车偏离预定时刻，造成列车运行次序变更时，需要以列车运行图为基本参照系进行调整，使列车运行秩序尽可能恢复到列车运行图所规定的良性运行状态。

2.调整手段 它是通过规划时刻表实现的。这里规划的含义是指合理优化的含义，即在满足各种设备条件约束和时间间隔约束条件下，确定有利的调整策略。3.调整目的 是尽快使列车从无序变为有序，调整就是产生新的有序。列车运行调整自动化的必要性

在正常条件下，列车应严格按照运行图运行，但是由于种种原因的随机干扰，列车运行难免偏离基本运行图，尤其是在列车运行密度高的线路上，一个列车晚点，往往波及其它列车，有时受影响的幅度很大，需要调度员调整未来若干小时的列车，才能恢复正常。当偏离程度不大，只影响到1-2列，可以利用运行图自身的冗余时间，通过一定措施组织列车恢复正点。但当遇到恶劣天气或灾害等情况，列车运行紊乱程度比较严重的，就需要从整体上在大范围内梳理紊乱的运行线，组织列车协调运行，以便尽快恢复按图行车。采用传统的人工调整方法,要求调度员必须具备一定经验和业务水平，以便根据列车运行的当前情况和对未来的预计，采取一定的调整措施，使晚点列车尽快恢复正点。并使使之对其它列车的影响降低到最小。列车调度员要根据纷繁的客观条件和众多的随机因素，在有限的时间内制定出一个优化调整方案，并不是容易做到的。一个调整方案质量的好坏，在很大程度上取决于当班调度员的个人素质。

四、运行调整的方法

编制列车运行调整计划时，考虑的因素众多，涉及面广，内容复杂，工作量大，将这些工作用计算机处理，设计列车运行调整自动化系统时，注意解决以下几个难点问题: 1.实时信息的采集问题。列车运行调整是实时性极强的问题，信息收集的及时性和准确性是列车运行调整的基本依据，因此，必须采用必要的手段加以保证。

2.人机接口问题。快速、明了、便捷、直观、全面表示列车运行的历史、当前和计划信息,是行车指挥自动化的基本要求，因此，各种信息的表示、基本运行图、日班计划图、实绩运行图的显示和冲突报警所使用的画面以及相应的打印内容，应尽可能简单准确，便于操作，绝对不能由于图形等的辨认困难或操作烦琐而成为调度员的负担。

3.调整计划的算法描述问题。列车运行调整问题具有很强的实时性，因而编制调整计划的时间不能过长。但是用于实际的运行计划调整必须考虑列车种类、机车交路、站线性质、信联闭类型等等众多因素。求解调整计划要进行大规模的比较与运算，算法的求解速度和收敛性是影响其实用性的一个重要因素。因此,调整问题的准确描述与求解算法的设计是该问题最核心的难点[2]。

自动调整的基本思路是:首先根据列车运行基本图生成该区段本阶段的3-4小时阶段计划;然后再根据列车实际运行情况的变化,铺画出未来3-4小时的列车调整计划[3,4]。

参考文献

[1] 贾利民,张锡第,蔡秀生,张一生,杨梯惠.铁路运输自动化——现状,问题与挑战[A].中国控制会议论文集[C],1994:9一22 [2] 李致中、孙焰.单线区段货物列车运行图的一种优化方法.铁道学报.1991,No.1 [3].Ismail Sabin, Railway Traffic Control and Train Scheduling Based on Inter一train Conflict Management.Transportation Reasearch partB 33(1999):511一534 [4] 崔险波、闰海峰.列车运行调整辅助决策系统设计.西南交通大学学报.2002,No.5

篇2：列车运行调整的必要性研究

单线铁路列车运行调整计算机辅助决策系统研究

列车运行调整计算机辅助决策系统,是铁路行车调度指挥自动化系统的关键环节.本文构造了单线铁路列车运行调整的.混合0-1线性优化模型,该模型较好地体现了列车运行计划调整、机车交路调整和车站到发线利用的协调与配合.鉴于列车运行计划调整为NPC问题,结合问题的实际背景,提出了一种有效的大系统分解算法--动态区域局部优化算法.该算法应用分枝定界法实现局部问题的优化.讨论了同向列车越行优化问题,并给出了同向列车越行最优性条件.对机车交路调整与车站到发线利用分别提出了复杂性为O(n)和O(pn)多项式算法.

作 者：赵强 严余松  作者单位：赵强(成都铁路局,运输处,四川,成都,610082)

严余松(西南交通大学,交通运输学院,四川,成都,610031)

刊 名：铁道学报  ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF THE CHINA RAILWAY SOCIETY 年，卷(期)： 22(4) 分类号：U292.42 关键词：列车运行调整   阶段计划   模型   局部优化   计算机辅助决策   到发线   机车交路  

篇3：列车运行调整的必要性研究

列车运行调整是指在列车运行工作中, 因各种因素和突发事件的影响, 使得列车运行的实际状态偏离预定值, 需要对列车运行方案重新铺划, 以尽可能小的代价, 尽快地恢复列车的有序运行状态[1]。随着科学技术的进步, 国内外有许多学者都注重依托先进的系统来研究列车运行调整问题, 以期实现调度指挥的自动化。

目前, 学者和专家针对列车运行调整问题提出了数学规划、模拟仿真和人工智能等多种模型与算法。张翠平等根据图论模型的理论建立了列车运行调整问题的线性规划模型, 并采用改进的启发式算法进行求解[2]。启发式算法求解速率较快, 但对于求解多目标函数时, 效果就不太理想。陈雍君以货运铁路为研究对象, 建立了以列车旅行平均时间最少为优化目标函数的区间列车冲突调整模型, 在求解时使用了序优化方法, 减少了计算量[3]。

而在列车运行调整问题中, 遗传算法是1种可以很好地模拟列车运行调整过程的算法, 一些学者也进行了研究。但是由于遗传算法本身存在的问题, 如收敛速度较慢、易出现早熟等, 有时候不能获得最优的结果。而免疫遗传算法是将免疫算法与遗传算法相结合产生的1种方法, 可在很大程度上避免遗传算法中的早熟现象, 从而快速找到全局最优解。

1 列车运行调整的数学模型

选择了双线自动闭塞的线路, 并以该调度区段单方向的运行调整问题为例进行研究。为了精确地构造和描述模型, 建立以下的相关变量:

M-调度区段内的车站总数;

N-调度区段内列车总数;

Tif, j-列车i在车站j计划出发时刻;

Tdi, j-列车i在车站j的计划到达时刻;

Xfi, j-列车i在车站j的实际出发时刻;

Xdi, j-列车i在车站j的实际到达时刻;

Tiq, j-列车i在车站j和车站j+1规定的最小运行时分;

Qi, j-列车i在车站j的起车附加时分;

Ti, j-列车i在车站j的停车附加时分;

I-最小追踪列车间隔时间;

Si, j-列车i在车站j的最小作业标准时间;

Dj-车站j可供使用的到发线数量;

Idj-车站j的最小到达时间间隔;

Ijf-车站j的最小发车时间间隔。

列车运行调整的模型建立包括2部分:①目标函数的建立;②约束条件的确定。

1.1 列车运行调整目标函数的建立

列车运行调整的目的就是使偏离列车运行图的列车尽快恢复按图行车。因此, 以与列车运行图的偏差最小为优化目标[4]。具体的调整模型如下

式中:wi为列车i的权重因子, wi越大, 说明列车的等级级别越高。

1.2 列车运行调整约束条件的模型化

列车运行调整问题是1个约束条件众多的组合优化问题, 所产生的调整计划必须满足一定的约束条件, 才可以执行最后求解得到的调整计划。

列车运行调整必须满足的约束条件如下。

1) 区间运行时分约束。根据列车在区间的运行时间不得小于区间规定的最小运行时这一规定, 有

2) 追踪间隔时间约束。在区间内追踪运行的2列列车之间需要满足最小追踪间隔时间的约束, 即

式中:i为k的后行列车。

3) 车站停车时分约束。列车i在车站j的作业时间不得小于规定的在该车站的最小作业时间, 该约束条件为

式中:ri, j为列车i在车站j的通过和停站情况, 可以定义为

4) 发车时间约束。根据发车时间不得早于计划发车时间, 有

5) 到发线约束条件。由于1个车站可以使用的到发线的数目都是固定的, 因此列车实际的到发线使用数目不应该大于车站总的到发线数量。首先, 引用一函数, 在t时刻, 令

则到发线的约束条件为

6) 越行约束。如果列车在车站发生越行, 就需要满足

2基于免疫遗传算法的列车运行调整算法

2.1 算法介绍

遗传算法是以自然界中的生物进化过程为背景, 将生物进化过程中的繁殖、选择、交叉、变异和竞争等概念引入算法中[5]。它一般包括以下几个步骤, 首先, 对问题的解进行编码, 并产生编码后的初始种群;根据优化问题的目标函数来制定适应度函数;然后, 根据适应度函数值挑选个体参与遗传操作;最后, 按照优胜劣汰和适者生存的生物学原理逐代进行衍化, 直至得到问题的最优解或近似最优解。遗传算法具有自组织性、自适应性、并行性、过程性、不确定性等特点。这些特点使得遗传算法在优化问题中得到了极为成功的应用。但是, 它也存在一些不足, 如遗传算法的局部搜索能力很差, 并极容易出现早熟现象, 从而导致算法的收敛性降低[6]。

为克服遗传算法存在的缺陷, 将免疫系统的相关理论引入到遗传算法的框架里, 提出了1种新的算法———免疫遗传算法。免疫遗传算法是在遗传算法的基础上, 借鉴生物免疫系统自适应识别和排除侵入生物体内的抗原性异物的功能, 将生物免疫系统的学习、记忆、抗体多样性的特点引入遗传算法而得[7]。在实际问题中, 免疫遗传算法将求解问题的目标函数对应于入侵生命体的抗原, 问题的解对应为免疫系统产生的抗体, 并通过一系列遗传操作及抗体亲和度的计算, 在保持抗体多样性的基础上, 找出针对问题的最优解[7]。总而言之, 免疫遗传算法既保留了遗传算法随机全局并行搜索的特点, 又在很大程度上避免过早收敛, 确保收敛于全局最优解。

相较于遗传算法, 免疫遗传算法具有以下特点[8]。

1) 通过个体浓度评价可以对抗体进行促进和抑制, 很好地保持了抗体的多样性, 这样, 能够增强算法的全局搜索能力, 从而使算法收敛更快。

2) 具有免疫记忆功能, 该功能是免疫遗传算法的1个重要特色, 可以使系统在处理同类问题时, 使用记忆库中的个体作为初始群体, 这样加快搜索速度, 迅速收敛到全局最优解。

3) 具有自我调节功能, 可以提高局部搜索能力。

2.2 免疫遗传算法设计

1) 编码设计。列车运行调整问题的解就是列车的运行时刻, 因此采用实数编码, 能够省去推算的过程, 直接求得结果, 简便可行。定义从午夜零点到某个时刻所经过的秒数代表现实中的相应时刻, 如, 6000代表着01:40:00。

文中的编码格式为:xk= (Xd1, 1, Xf1, 1, …, Xdi, j, Xfi, j, …, Xdn, m, Xfn, m) , 其长度为M×N×2。

2) 适应度函数设计。适应度函数是衡量遗传算法中解的好坏的1种标准, 个体的适应度值越大, 表明解的性能越优。在遗传算法中, 适应度函数一般是目标函数, 为了便于操作, 一般要求适应度值非负, 而且适应度值增大方向必须对应目标函数优化的方向。因此, 笔者设计的适应度函数如下。

式中:Cmax为事先设定的一较大正数。

算法必须考虑对约束条件的处理, 笔者采用罚函数法进行处理, 即对解空间中无对应可行解的个体在计算适应度值时增加一个罚函数, 降低该个体遗传到下一代的概率。第1个约束条件进行罚函数处理的过程如下

式中:P为一正数。

剩余的约束条件可依次进行, 则经过罚函数方法处理得到的新的适应度函数为

3) 抗体浓度。抗体和抗体之间的亲和力反映了抗体之间的相似程度, 此处借鉴由Forrest等提出的R位连续方法计算抗体与抗体之间的亲和力[9]。即

式中:ki, j为抗体i和j中相同的位数;L为抗体的长度。

亲和力越大, 表明2个抗体之间的相似程度越高, 当种群进入下一代时, 亲和力大的抗体将会大肆繁殖, 但是如果相似抗体太多, 为了防止算法在小范围内进行复制, 使得算法收敛于局部解, 就要抑制它们的再繁殖, 从而保证算法求解的范围比较广。选用浓度来决定抗体的促进和抑制。设Ci为抗体i的浓度, 则浓度定义为

式中：

其中:τ 为预先设定的阈值, 一般取值范围为[0.9, 1].

4) 抗体的抑制和促进。免疫遗传算法的选择概率不仅与个体的适应度有关, 而且与抗体的浓度有关[6]。这是免疫遗传算法区别于遗传算法的1个重要特色。设抗体i的期望繁殖率为P, 则其选择复制的概率为

式中:α 为常数。由上式可见, 个体适应度越高, 则期望繁殖概率越大;个体浓度越大, 则期望繁殖概率越小。这样既鼓励了适应度高的个体, 同时抑制了浓度高的个体, 从而确保了个体多样性[9]。

5) 选择操作。选择:按照轮盘赌选择机制和精英保留策略相结合的方式进行选择操作。精英保留策略是指群体中适应度最高的个体不进行交叉操作与变异操作, 直接遗传到下1代种群中, 目的是为了保证群体收敛到最优解。

轮盘赌选择是基于适者生存这一思想, 按照期望繁殖概率进行选择。

6) 交叉操作。是指从种群中选取2个个体, 通过2个染色体的交换组合, 从而产生下1代的新的个体。由于采用的是实数编码, 因此采用实数交叉法, 即染色体xi和染色体xj在随机选取的k基因位上进行基因交换, 用数学公式可以描述为

式中:b为随机数。

7) 变异操作。变异操作是算法中很重要的一步, 笔者采用混合变异算法, 即采用基于实数编码的非均匀变异与边界变异法进行变异操作。将进化代数T分为2个阶段, 当进化到当前代数t时, 若0<t<T/2, 时, 采用非均匀变异算法, 否则采用边界变异法。这样混合的变异方式可以提高算法的收敛速度, 使算法尽快收敛于全局最优解。

2.3 免疫遗传算法的基本步骤

在上述内容的基础上, 得到基于免疫遗传算法 (调整算法) 的步骤如下。

1) 输入抗原。输入目标函数和各种约束条件, 作为抗原。

2) 产生初始抗体群。把抗体定义为列车运行调整问题的可行解, 在解空间上, 随机生成一定数目的个体。

3) 计算适应度和浓度。计算抗体群中的适应度和浓度。

4) 记忆细胞。先将适应度最高的若干个体放入记忆库中, 再按照期望繁殖率将剩余的抗体选入记忆库, 这些记忆库中的个体可以直接传递到下1代中。

5) 抗体的抑制和促进。在免疫遗传算法中, 适当地采用抑制策略以保持种群中抗体的多样性, 在构造选择概率时, 综合考虑适应度和浓度来实现。

6) 新群体的产生。通过遗传操作, 产生新1代的抗体。

7) 终止条件判断。若满足终止条件, 则输出结果, 否则返回到步骤3) 。

3 实例分析

以某双线自动闭塞铁路12:00~16:00时的10辆列车为例。在算法运行中, 比较重要的参数有:交叉概率, 变异概率, 迭代次数, 种群规模最大迭代次数等[10]。经过反复试验, 本例参数设置为:迭代次数maxgen=200, 种群规模sizepop=30, 记忆库容量overbest=10, 交叉概率pcross=0.8, 变异概率pmutation=0.1, 多样性评价参数α=0.9, 浓度阈值τ=0.9。应用免疫遗传算法进行计算, 并将其与遗传算法的运行过程进行对比, 结果见图1和图2。

由此可以看出, 免疫遗传算法在40多代进行收敛, 而遗传算法在60多代后曲线才收敛, 显然, 免疫遗传算法收敛速度较快。此外, 免疫遗传算法收敛到最优解, 而遗传算法只收敛到次优解, 这说明免疫遗传算法能搜索到更优结果。

在进行试验时, 同时对2种算法试验20次, 发现遗传算法试验成功率仅为70%, 而免疫遗传算法能达到100%。

综上所述, 免疫遗传算法在收敛速度, 最优值以及试验成功率方面都具有更为优越的特性。

4 结束语

针对遗传算法在运用中存在的不足, 选用1种免疫遗传算法进行列车运行调整问题的求解。列车运行调整模型的建立, 突出了以偏离运行图最小为目标函数的特点, 并充分考虑了区间运行时分、车站停车时分约束、越行约束等条件, 在此基础上设计了免疫遗传算法的各个步骤。其中, 适应度函数进行了罚函数方法处理, 亲和度采用了不同于信息熵的R位连续方法进行计算, 选择操作则是综合了轮盘赌选择机制和精英保留策略的方式, 变异操作采用了混合的变异方式进行操作。仿真结果表明, 免疫遗传算法在收敛速度, 最优值甚至试验成功率方面都具有更好的性能。

摘要：列车运行调整是铁路调度部门的重点研究对象, 而自动调整是衡量铁路调度指挥自动化水平的核心。因此, 以偏离运行图最小为优化目标, 考虑了区间运行时分、追踪间隔时间、车站停车时分、越行约束等6个约束条件, 建立了列车运行调整模型;在算法方面, 针对遗传算法的缺陷, 如收敛速度较慢, 易于早熟收敛, 提出了1种效果较好的免疫遗传算法, 并对编码方案、适应度函数、抗体浓度、变异算子等进行设计改进。仿真结果表明该算法与遗传算法相比, 在收敛速度, 最优值以及试验成功率方面都具有更为优越的特性, 可为调度人员提供1个较好的调整方案。

关键词：免疫遗传算法,列车运行调整,遗传算法

参考文献

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篇4：列车运行调整的必要性研究

【关键词】轨道交通；CBTC；列车自动运行调整；移动闭塞

1、城市轨道交通列车运行调整发展概况

J．E．Cury等人首先针对巴西圣保罗地铁公司的南北运营线，提出了一种产生“最优调度计划”的方法。他们采用动态规划的方法求解问题，为保证大范围求解的有效性，采用了分解/协调技术，将原问题化为一些不相关的小规模优化问题，进而使问题得到解决。

日本学者f1．Susam与Y．Ohkama，S．Araya与S．Sone在此后较全面地论述了行车动态特性在城市轨道交通行车控制过程中的重要性。他们在建立了车流模型和客流模型的基础上，完成了两个行车动态特性的模型描述：SSM(StationSequential Model)和TSM(Train Sequential Model)，并给出了相应的全局状态反馈控制解。但该模型同样也有控制量的得出，需要简化才能适用于现有调度集中系统的缺点。

目前，轨道交通行车调整的研究基本是围绕智能处理方法这一主线展开，包括专家系统、模糊决策等。1990年，意大利的G．Vernazza等人运用分布式人工智能的思想，以车站为单元构成了一种分布式的行车指挥方法，以期实现实时性的调度。他将调整问题简化为资源分配的问题，并通过“合同网”冲突消解机制进行问题求解，取得了一定的实用效果。

2、列车运行调整的目标

列车运行调整的目的是尽快使列车从无序变为有序。评价一个运行调整方案的好坏，无论是人工调整还是自动调整，都可以从以下几个方面来衡量。

2.1 减少列车实际运行图与计划运行图的偏差

当某一列车出现晚点或早点时，应使该列车恢复到计划运行图上。运行调整的目标是使实际运行图和计划运行图之间的偏差尽量小。

2.2 使所有列车的总延迟最短

当多列车出现晚点，应使所有晚点列车的延迟时问总和尽量小。运行调整的目标为最小化所有列车的总延迟时间。

2.3 减少旅客平均等待时间

从乘客满意度的角度出发，在列车间隔的期望不变的前提下，列车间隔的方差越小则乘客平均等待时间的期望越小。因此，使列车到站时间间隔尽量均匀也应作为列车运行调整的目标。

2.4 列车运行调整的时间尽量短

当列车运行偏离计划运行图时，总是希望用最少的时间完成调整。有两种因素会影响整个运行调整的时间：一是希望自动调整算法能尽快的找到最优的算法，这是对算法实时性和收敛性的要求，但它不是调整算法的优化目标；另一个是希望自动调整算法搜索得到的调整策略能尽量少的时间完成整个调整，这可以作为调整算法的优化目标。

2.5 实施运行调整的范围尽量小

在实施调整时，希望不要涉及太多的列车，这也是调整算法搜索最优算法的一个目标。

2.6 使整个交通系统尽快恢复正常运营

当整个系统因列车故障或意外事故而陷于瘫痪时，这时的目标应是尽快使整个系统恢复正常运营，此时恢复到计划运行图己不是主要矛盾。

由此可见，列车自动调整问题是一个多目标优化问题，其中有些目标之间甚至相互矛盾，无法同时达到最优，因此，设计列车自动调整算法时需具体选择优化目标。

3、列车运行调整建模

列车运行调整主要是在列车运行受到干扰的情况下，列车运行偏离了原来的计划运行图，通过列车运行调整，使得列车尽可能恢复按图行车，在移动闭塞条件下和固定闭塞条件下的列车运行调整的总体模型和优化目标大致相同，区别主要在于约束条件的不同。列车运行调整问题的抽象形式采用具有广泛意义的形式表示如下所示。

状态方程：

G(j+1)=G(j)+T*G(j)……(1)

其中，G(t)——t时刻列车运行状态，T——由列车运行调整决策所决定的状态转移算子；

优化目标集：Object (1) and Object (2)……and Object （N），N为整数；

约束条件集：Restrain (1) and Restrain (2)……and Restrain（I），I为整数。

根据移动闭塞条件，可以通过表达式构建该模型。

3.1 优化目标

Object1下列列车总偏离时间最小

其中，——下行列车总偏离时间，

——下行列车总数，

——下行列车i在t时刻的实际到站时间(如果列车t时刻为停站状态，则为到达该站的实际到站时间；如果列车t时刻为运行状态，则为前方到站的预计到站时间)，

——下行列车i在t时刻的计划到站时间(如果列车t时刻为停站状态，则为到达该站的计划到站时间；如果列车t时刻为运行状态，则为前方到站的计划到站时间)。

Object2上列列车总偏离时间最小

其中，DAU——上行列车总偏离时间，

n2——上行列车总数，

Ai(t)——上行列车i在t时刻的实际到站时间(如果列车t时刻为停站状态，则为到达该站的实际到站时间；如果列车t时刻为运行状态，则为前方到站的预计到站时间)，

Ai'(t)——上行列车i在t时刻的计划到站时间(如果列车t时刻为停站状态，则为到达该站的计划到站时间；如果列车t时刻为运行状态，则为前方到站的计划到站时间)。

Object3下列列车总偏离数最小

……（4）

……（5）

其中，DND——下行列车总偏离时间，

n1——下行列车总数，

Ai(t)——下行列车i在t时刻的实際到站时间(如果列车t时刻为停站状态，则为到达该站的实际到站时间；如果列车t时刻为运行状态，则为前方到站的预计到站时间)，

Ai'(t)——下行列车i在t时刻的计划到站时间(如果列车t时刻为停站状态，则为到达该站的计划到站时间；如果列车t时刻为运行状态，则为前方到站的计划到站时间)。

Object4上列列车总偏离数最小

……（6）

……（7）

其中，DNU——下行列车总偏离时间，

n2——上行列车总数，

Ai(t)——上行列车i在t时刻的实际到站时间(如果列车t时刻为停站状态，则为到达该站的实际到站时间；如果列车t时刻为运行状态，则为前方到站的预计到站时间)，

Ai'(t)——上行列车i在t时刻的计划到站时间(如果列车t时刻为停站状态，则为到达该站的计划到站时间；如果列车t时刻为运行状态，则为前方到站的计划到站时间)。

3.2 约束条件

Restraint1列车的停站时间在最大/最小停站时间之间

……（8）

其中，Di,k——列车i从k站的实际发车时间，

Ai,k——列车i实际到达k站的时间，

Sk(max)——列车在k站的最大停站时间，

Sk(min)——列车在k站的最小停站时间。

Restraint2列车的站间运行时间在最大/最小站间运行时间之间

……（9）

其中，Ra,b——列车从a站到b站的站间运行时间(a站和b站为相邻的两个车站），

Ra,b(max)——列车从a站到b站的最大站间运行时间，

Ra,b(min)——列车从a站到b站的最小站间运行时间。

Restraint3列车追踪间隔约束条件

……(10)

其中，L一追踪列车与前行列车的间隔距离，

V1——追踪列车的运行速度，

V2——前行列车的运行速度，

β1——追踪列车的加速度(小于0时，为列车的减速度)，

β2——前行列车的加速度(小于0时，为列车的减速度)，

τ1——追踪列车的空走时间，

τ2——前行列车的空走时间。

4、结束语

轨道交通移动闭塞条件下列车运行密度大、间隔小，在遇到突发情况时，人工调整随意性大、对调度员的综合素质要求很高，调整方案很难尽善尽美。本文建模分析了城市轨道交通列车运行调整的方法策略，可以充分发挥计算机的优越条件，能够比较及时、全面的制定出优化的调整方案。

参考文献

[1]张勇,赵明,汪希时.基于移动自动闭塞条件的列车运行仿真系统[J].系统仿真学报,1999,11

[2]张莉艳,李平,贾利民,杨峰雁.在移动闭塞条件下列车运行调整的仿真研究[J].系统仿真学报,2004,10

篇5：济南铁路局列车运行图调整方案

为优化铁路运输组织，充分利用新增铁路运力资源，自1月10日零时起，我局实行底调整列车运行图，具体如下：

.1.10济南运行图

一、直通旅客列车变化

1.增开直通旅客列车

(1)增开济南西～郑州东G1706/7 G1708/5次高速动车组列车1对，经由京沪高铁、津霸客专、霸徐线、京广高铁运行，开行日期另行通知，

(2)增开安庆～北京南G162/G161次高速动车组列车1对，经由宁安客专、合福、合蚌、京沪高铁运行，开行日期另行通知。

(3)增开北京南～杭州东G165/G166次高速动车组列车1对，经由京沪、宁杭高铁运行。G165次由北京南、G166次由杭州东均自1月10日起开行。

2.变更运行区段列车

(1)丹东～青岛北K958/5 K956/7次运行区段变更为白城～青岛北。K958/5次由白城自1月10日，K956/7次由青岛北自1月11日起按新时刻运行。

(2)石家庄～烟台K1215/4/5 K1216/3/6次运行区段变更为石家庄～青岛北。K1215/4/5次由石家庄自1月9日起按新时刻运行，K1216/3/6次由青岛北自1月10日起按新时刻运行。因新旧交替关系，K1216/3/6次由烟台自1月10日起停运。

(3)齐齐哈尔～天津K568/9 K570/67次延长东莞东。 K568/9次由齐齐哈尔自1月10日、K570/67次由东莞东自1月13日起按新时刻运行。

3.停运列车

贵阳～天津K1342/3 K1344/1次停运。

4.其他调整列车

(1)哈尔滨-汉口T184/1次改为哈尔滨西始发。T184/1次由哈尔滨西自1月10日起按新时刻运行。

(2)济南～乌鲁木齐南Z105/Z106次改为乌鲁木齐始发终到。Z105次由济南自1月8日、Z106次由乌鲁木齐自1月10日起按新时刻运行。

(3)青岛～成都K208/5 K206/7次、沈阳北～成都K388/5 K386/7次，增加广元办理客运业务。按新时刻开行日期另行通知。

(4)海口-哈尔滨Z112/3次、汉口-哈尔滨T182/3次、重庆北-哈尔滨K1064/1次改为哈尔滨西终到。均自1月10日起按新时刻运行。

(5)北京南-合肥南G269次由周末线改为日常线，北京南-合肥G271次由日常线改为周末线，同时合肥～北京南G262/G271次改为合肥南始发终。均自1月10日起按新时刻运行。

二、管内旅客列车变化

1.增开2对

增开平度～青岛T7565/T7566次、平度～青岛北T7567/T7568次特快旅客列车2对，经由胶济、海青线运行。因车底检修需要，青岛-平度T7566次、平度-青岛北T7567次每周三停运。T7565次由平度、T7566次由青岛、T7567次由平度、T7568次由青岛北均自1月10日起开行。

2.变更运行区段1.5对

(1)济南西～荣成D6071/D6080次运行区段变更为枣庄(滕州东)～荣成，车次改为D6086/7 D6088/5次。D6086/7次由枣庄、D6088/5次由荣成均自1月10日起按新时刻运行。

(2)青岛-济南D6008次运行区段变更为青岛北-济南。D6008次由青岛北自1月10日起按新时刻运行。

3.停运2对

青岛～平度T7562/T7563次、青岛北～平度T7564/T7561次停运。T7563次由平度自1月9日起停运，T7562次由青岛、T7561次由平度、T7564次由青岛北均自1月10日起停运。

4.其他调整5对

(1)青岛～济南D6006/D6013次、济南(济南西)～荣成D6077/D6082次、济南～烟台D6051/D6054次改为使用4组CRH2A统型车底,重联开行。D6006次由青岛、D6013次由济南、D6077次由济南、D6082次由荣成、D6051次由济南、D6054次由烟台均自1月10日起按新时刻运行。

(2)济南西～荣成D6081/D6072次改为使用2组CRH380B统型车底重联开行。D6081次由济南西、D6072次由荣成均自1月10日起按新时刻运行。

(3)青岛北(烟台)～菏泽5032/3 5034/1次车次改为5014/5 5016/3。5014/5次由青岛北、5016/3次由菏泽均自1月10日起按新时刻运行。

三、高峰线变化

1.直通调整0.5对

济南西-上海虹桥G4261次改为济南始发。

2.直通停运1对

北京南～杭州东G4201/G4202次停运，

3.原有直通高峰线保留9.5对

(1)北京南～荣成G4217/G4218次1对。

(2)枣庄(济南西)～北京南G4288/G4287次1对。

(3)上海虹桥-济南西G4262次0.5对。

(4)枣庄(济南西)～沈阳G4266/7 G4268/5次1对。

(5)济南西～北京南G4524/G4523次1对。

(6)北京南～烟台G4219/G4220次1对。

(7)北京南～济南G4961/G4962次(原车次G4061/G4062)1对。

(8)北京南～青岛北D4959/D4960次(原车次D4059/D4060)1对。

(9)北京南～济南西G4215/G4216次1对。

(10)北京南～杭州东G4903/G4904次(原车次G4203/G4204)1对。

4.管内增加高峰线3对

(1)青岛北～济南东D9462/D9461次管内动车组列车1对。

(2)济南东～烟台D9451/D9452次管内动车组列车1对。

(3)荣成～烟台D9472/D9471次1对。

以上信息如有变化，请以车站公告为准!

篇6：列车运行调整的必要性研究

稿件来源：记者李艳通讯员牛长玲李丽娟

本报讯（记者 李艳 通讯员 牛长玲 李丽娟）为更加方便群众出行，自7月1日0时起，我省铁路调整列车运行图。新图实施后，西安铁路局管内开行旅客列车总数将增至168对。其中，新增直通旅客列车2.5对，新增管内旅客列车2对。

调图后，新增直通客车2.5对，分别为西安—海口K1170/67、K1168/9次1对。西安—海口K1170次西安13:33开，海口第三日8:13到。海口—西安K1168次海口20:36开，西安第三日12:11到。广州—拉萨T264/

5、T266/3次0.5对。T264/

5、T266/3次由隔日开行改为每日开行。

北京西—西宁西T175/6次1对（初期暂安排在北京西—兰州间开行）。改等级1对，宝鸡—阿克苏1661/2次改为快速旅客列车，车次改为K1661/2次。新增管内客车2对，分别为西安北—延安D5090/89次动车组列车1对，全程运行

篇7：列车运行调整的必要性研究

停运旅客列车

★齐齐哈尔至满洲里K7055/6次

K7055次1月15日起隔日停运(至1月23日)1月24日起隔日停运

K7056次1月16日起隔日停运(至1月24日)1月25日起隔日停运

★齐齐哈尔至泰来4096/5次 4096次1月15日起停运 4095次1月16日起停运

★齐齐哈尔至扎兰屯6255/6次 6255次1月24日起停运 6256次1月25日起停运

★齐齐哈尔至碾子山6219/20次 6219次1月21日起停运 6220次1月22日起停运

加开部分春运管内临客

★齐齐哈尔至泰来L7250/49次 1月15日起自齐齐哈尔1月16日起自泰来开行

★齐齐哈尔至碾子山L7235/6次 1月21日起自齐齐哈尔1月22日起自碾子山开行

★齐齐哈尔至扎兰屯L7009/10次1月24日起自齐齐哈尔1月25日起自扎兰屯开行

★佳木斯至鹤北L7295/6次 1月26日起至3月6日

★齐齐哈尔至扎兰屯L7049/50次2月12日起至3月5日

调整运行时刻、停站旅客列车

★佳木斯至盘锦2096次 1月10日起 渤海08：42/09:06盘锦09:14到

篇8：列车运行调整的必要性研究

关键词：列车运行调整,优化模型,约束条件

单线铁路列车运行调整优化模型是由曹家明教授于1993年在论文《单线铁路列车运行调整优化模型及算法》中提出的。该论文主要针对列车出现晚点情况, 设计了一个实时性较好的模型, 通过此模型可以使列车在晚点后尽早地恢复到按图定时刻运行, 最大限度地提高正点率从而保证良好的运输秩序。

由于该论文发表时间较早, 在当时来看应该是很契合实际情况的, 但时过境迁, 到今天我国铁路已经有了巨大的发展和变化, 论文中的一些观点和理论也应该与时俱进。另外一方面, 虽然我国铁路有了巨大的发展, 但总体而言, 特别是对于中西部地区而言, 单线铁路仍然较多, 同时由于较多的不可预知因素, 导致列车运行也时常会出现晚点的现象。因此, 单线铁路列车运行调整优化模型在今天对保持我国铁路运输良好秩序同样重要和不可或缺。但很明显的是, 在现在的实际情况下, 直接运用该模型解决列车晚点后恢复图定运行秩序的问题已经不太契合实际情况了, 需要对模型进行一些改进后再使用方能取得更大的效果。本文基于此, 对该模型进行了研究, 并提出一些改进意见。

1 单线铁路列车运行调整优化模型简介

1.1 定义变量

定义:xik, yik分别表示列车i在k站的到、发时刻 (不包括起停附加时分) 。

1.2 约束条件

1.2.1 变量约束

其中:tkij表示列车k在某相邻两站i、j的纯运行时间。

1.2.2 会车情况约束

结合实际情况, 会车方式应按以下5种情况进行考虑:

(1) i、j不在k站会车, 则:

(2) i、j以a方式会车, 则:

(3) i、j以b方式会车, 则:

(4) i、j以c方式会车, 则:

(5) i、j以d方式会车, 则:

③连发约束:

④越行约束:

⑤其他约束:

(1) 停站时间约束:

(2) 始发站约束:

1.3 目标函数:

2 优化模型改进意见

2.1 约束条件的纠正与改进

原模型在提出了基于各种会车情况的约束条件后, 更进一步指出了若H (i, j, k) =1, 即列车i, j在车站k有可能会车, 那么只要满足 (2) ~ (7) 式之一便可, 这种说法显然是欠妥的。在原模型所列出的五种会车情况下, 会车的方式有简单的也有比较复杂的, 我们由约束条件也可以看出, 各种情况下的约束条件其对变量的约束程度大小也是不同的。例如第一个约束模型是表示在不会车的情况下变量应该满足的条件, 按照原模型的观点, 变量一旦满足了这个约束后就可以不用考虑其他会车情况下的约束了, 这显然也是值得商榷的。同样以i, j在车站k可能会车为例, 如果是以a, b方式会车的话那就必须满足a, b两种情况下所产生的约束, 但若实际情况是以c, d两种情况会车的话, 若变量仍然只是满足a, b情况下的约束, 因为c, d情况要比a, b更为复杂, 其约束条件对变量的约束也更加严格, 因此满足a, b条件的变量不一定就能满足c, d条件。所以, 若只是满足 (2) ~ (7) 式之一即可, 一旦实际的会车情况比选择满足的约束条件所代表的会车情况更加复杂, 那么很有可能就会造成所选择的变量不满足实际, 从而对运行图的调整带来不利。

在这几个约束条件当中, 不会车的情况 (这种情况最为简单) 我们不必考虑, 我们需要考虑的是最复杂的会车情况, 也就是约束条件最多的会车情况, 即是文中的约束条件 (6) 或 (7) 。因为同为会车的不同情况, 各约束条件大致模式应该是差不多的, 所以一旦满足了最复杂的约束条件, 那么其他情况下的约束条件也必定会得到满足, 如此一来, 不管是何种会车情况, 变量肯定是满足该情况的约束条件的, 以该变量进行运行图调整就可以取得不错的效果。

因此, 在现在的实际情况和工作中, 我们不必要考虑全部5种的会车情况, 而只需要考虑约束条件 (6) 和 (7) 表示的会车情况即可, 这样可以简化优化的步骤, 缩短优化的时间, 从而缩短列车运行晚点后恢复图定运行秩序的时间, 使得列车运行更具效率, 也更加可靠。

2.2 模型计算速度的提高

由于该模型主要用于列车晚点后的及时调整, 对模型计算的快速性和准确性有较高的要求, 但从原模型列出的各种约束条件看来, 模型计算的快速性是值得考虑。因为在实际运用当中是要求必须很快地给出运行调整方案的, 如果要考虑这许多的约束条件势必会影响到进行调整的速度, 所以在众多的约束条件中, 我们可以主要考虑那些对行车影响较大的约束情况, 从而提高其调整的速度。如何确定哪些约束条件对行车影响较大, 我们可以给每种情况下的约束条件赋予一定的权重。例如, 在某趟列车晚点过后, 其后面列车的会车, 连发, 越行情况都有不同, 因此我们可以根据这些不同情况完成一个晚点调整预案, 在预案中根据会车, 连发, 越行三者各自的不同情况进行组合, 每一种组合都包括了晚点以后这三者的可能一种情况, 然后再对每一种组合情况进行评估, 确定在晚点调整中三者对行车影响的大小, 也就是确定这三者所代表的约束条件的权重。有了此预案, 在实际的晚点调整中, 就可以根据实际情况在预案中找到相应的组合, 再根据约束条件各自不同的权重, 确定考虑的重要秩序, 对权重大的给予重点考虑, 对权重小的则给予较小的考虑, 甚至不予考虑, 如此便可提高模型的计算速度, 提高模型的实时性。

2.3 优化目标的改进

运行图晚点调整的主要优化目标是向计划运行图逼近, 而如原模型所描述的, 各列车的始发时刻均有一个最早的时刻限制, 也就是说列车的始发时刻是可以在一个时间区间之中的, 那么运行调整后的列车始发时刻只要落在了这个区间之中就可以认为是优化了的, 是可以接受的, 从而降低了优化向计划运行图逼近的难度和要求, 可以提高优化的效率, 缩减优化时间。将此思想应用于原模型当中, 由于原模型是一个约束可选择的线性规划模型, 是存在最优解与可行解之别的。求得的最优解即是把晚点所造成的影响消耗为零, 使得晚点以后的运行图在调整以后与计划运行图基本一致, 甚至完全一致, 但以前文所述的思想看来, 求得最优解不仅会消耗比较多的时间, 耗费比较多的人力物力, 使得模型在实时性上的优势得不到突出, 而且我们也没有必须要求得最优解的必要。只要是满足约束条件的可行解, 并且使得调整后的列车运行图的发车 (到达) 时刻在上面所说的时间区间之内, 我们就可以认为对运行图的调整是有效的。此外, 由于并不需要求得最优解, 即使是可行解我们也是可以接受的, 从而进一步提高了模型运用的效率, 提高了调整的时效性。

3 结束语

文章主要针对单线铁路列车运行调整优化模型在约束条件选择和实际运用方面的情况进行了研究, 并结合我国铁路的发展情况提出了一些改进的意见, 这些意见主要针对模型计算的快速性和时效性提出, 而这两方面的要求正是铁路运输实际工作所最看重的, 因此, 这些模型改进意见能够为铁路的实际运行带来诸多好处, 具有较为重要的意义。另外, 由于我国铁路建设步伐的不断加快, 单线铁路也将逐步被双线铁路完全取代, 在复线铁路条件下会车情况也将会最终消失, 我们可以预见, 未来关于列车运行调整方面的研究将主要集中在复线铁路的条件下, 而这也是我们将要继续努力的方向。

参考文献

[1]曹家明.单线铁路列车运行调整优化模型及算法[J].铁道学报, 1994, 9, 1 (3) :72~78.