CN113743679A - 基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备 - Google Patents

基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113743679A
CN113743679A CN202111288673.8A CN202111288673A CN113743679A CN 113743679 A CN113743679 A CN 113743679A CN 202111288673 A CN202111288673 A CN 202111288673A CN 113743679 A CN113743679 A CN 113743679A
Authority
CN
China
Prior art keywords
locomotive
maintenance
maintained
time
length
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111288673.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113743679B (zh
Inventor
周力
刘军
鄢烈祥
薛菲
陈超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangu Yunzhi Wuhan Technology Co ltd
Original Assignee
Hangu Yunzhi Wuhan Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangu Yunzhi Wuhan Technology Co ltd filed Critical Hangu Yunzhi Wuhan Technology Co ltd
Priority to CN202111288673.8A priority Critical patent/CN113743679B/zh
Publication of CN113743679A publication Critical patent/CN113743679A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113743679B publication Critical patent/CN113743679B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备。所述方法包括：根据任意相邻站点的距离，得到待维修两站点间的最短距离；获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，确定高铁路网维修调度假设条件；将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长；根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值。本发明可以充分地利用现有的养护资源完成所有高铁路段养护任务，将总的养护成本降至最低，具有通用性高、扩展性强、求解算法适配度好的优点。

Description

基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备
技术领域
本发明实施例涉及高铁路网维修技术领域，尤其涉及一种基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备。
背景技术
高铁路网维修调度方案需要描述给定时刻某台机车处于何种状态(维修中、停靠中、正常行驶中)，传统的研究方法都需要将时间这个维度作为决策变量考虑进去，导致为了度量时间变量对优化目标和约束条件的影响，目标函数及约束条件都必须有明确的解析表达式，往往导致模型表达式非常复杂，如果碰到目标函数或约束条件无法给出解析表达式的情形，将时间作为决策变量的方法就会失效。因此，开发一种基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备，可以有效克服上述相关技术中的缺陷，就成为业界亟待解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题，本发明实施例提供了一种基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备。
第一方面，本发明的实施例提供了一种基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，包括：根据任意相邻站点的距离，得到待维修两站点间的最短距离；获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，确定高铁路网维修调度假设条件；将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长；根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值，具体包括：
Figure 505386DEST_PATH_IMAGE001
其中，T为若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值；
Figure 874051DEST_PATH_IMAGE002
为第一机车完 成第一路段维修任务所花费的时长；
Figure 909003DEST_PATH_IMAGE003
为第二机车完成第二路段维修任务所花费的时长；
Figure 679513DEST_PATH_IMAGE004
为第m机车完成第m路段维修任务所花费的时长；min为取最小值；优化约束条件为一路段 仅有一台机车去维修，每台机车均分配有维修任务。
在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，所述根据任意相邻站点的距离，得到待维修两站点间的最短距离，包括：
Figure 774508DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 364889DEST_PATH_IMAGE006
为待维修站点i和待维修站点j间的最短距离；
Figure 203532DEST_PATH_IMAGE007
为相邻的待维修站点i 和站点
Figure 94128DEST_PATH_IMAGE008
间的距离；
Figure 360024DEST_PATH_IMAGE009
为相邻的站点
Figure 437701DEST_PATH_IMAGE008
和站点
Figure 80035DEST_PATH_IMAGE010
间的距离；
Figure 559558DEST_PATH_IMAGE011
为相邻的站点
Figure 996356DEST_PATH_IMAGE012
和站 点j间的距离。
在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，包括：
Figure 561329DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 7354DEST_PATH_IMAGE014
，且机车完成维修后，前往待维修站点i停靠；v1为机车正常行驶 速度；t1为机车行驶至待维修路段时长；s为已完成维修的路段长度；v2为维修速度；t2为维 修时长；t3为返回待维修站点i的时长；t为天窗期时长；
Figure 606963DEST_PATH_IMAGE015
为待维修站点i与待维修站点j 的距离。
在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，还包括：
Figure 214661DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 266931DEST_PATH_IMAGE014
，且机车完成维修后，前往待维修站点j停靠。
在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，还包括：
Figure 251068DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 705183DEST_PATH_IMAGE018
，且机车完成维修后，前往待维修站点j停靠。
在上述方法实施例内容的基础上，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，所述将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长，包括：
Figure 483783DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 757769DEST_PATH_IMAGE020
为机车
Figure 545597DEST_PATH_IMAGE021
完成维修任务所花费的时长；
Figure 854218DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 803720DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 830582DEST_PATH_IMAGE024
，…，
Figure 890942DEST_PATH_IMAGE025
均为一路段；
Figure 585228DEST_PATH_IMAGE026
为机车
Figure 705631DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 954210DEST_PATH_IMAGE027
前往路段
Figure 818260DEST_PATH_IMAGE022
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 367053DEST_PATH_IMAGE022
所花费时长之和；
Figure 658358DEST_PATH_IMAGE028
为机车
Figure 394232DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 327553DEST_PATH_IMAGE022
前往路段
Figure 465274DEST_PATH_IMAGE023
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 927479DEST_PATH_IMAGE023
所花费时长之 和；
Figure 416229DEST_PATH_IMAGE029
为机车
Figure 887662DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 879888DEST_PATH_IMAGE023
前往路段
Figure 778574DEST_PATH_IMAGE024
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 489041DEST_PATH_IMAGE024
所花费时长 之和；
Figure 764165DEST_PATH_IMAGE030
为机车
Figure 622617DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 692204DEST_PATH_IMAGE031
前往路段
Figure 624388DEST_PATH_IMAGE025
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 703202DEST_PATH_IMAGE025
所花 费时长之和。
第二方面，本发明的实施例提供了一种基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度装置，包括：第一主模块，用于根据任意相邻站点的距离，得到待维修两站点间的最短距离；第二主模块，用于获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，确定高铁路网维修调度假设条件；第三主模块，用于将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长；第四主模块，用于根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值，具体包括：
Figure 404442DEST_PATH_IMAGE001
其中，T为若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值；
Figure 644931DEST_PATH_IMAGE002
为第一机车完 成第一路段维修任务所花费的时长；
Figure 64411DEST_PATH_IMAGE003
为第二机车完成第二路段维修任务所花费的时长；
Figure 681337DEST_PATH_IMAGE004
为第m机车完成第m路段维修任务所花费的时长；min为取最小值；优化约束条件为一路段 仅有一台机车去维修，每台机车均分配有维修任务。
第三方面，本发明的实施例提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
存储器存储有可被处理器执行的程序指令，处理器调用程序指令能够执行第一方面的各种实现方式中任一种实现方式所提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法。
第四方面，本发明的实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行第一方面的各种实现方式中任一种实现方式所提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法。
本发明实施例提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备，通过确定基础数据及运算逻辑，并将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长；根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值，可以充分地利用现有的养护资源完成所有高铁路段养护任务，将总的养护成本降至最低，具有通用性高、扩展性强、求解算法适配度好的优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法流程图；
图2为本发明实施例提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度装置结构示意图；
图3为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。另外，本发明提供的各个实施例或单个实施例中的技术特征可以相互任意结合，以形成可行的技术方案，这种结合不受步骤先后次序和/或结构组成模式的约束，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时，应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
建立了使用赋权图和多旅行商问题描述的高铁路网维修建模框架，通过将高铁路网抽象成一个赋权图，在此基础上，将维修任务分配问题看成一个类似于多名旅客的旅行线路分配的问题，其中单台维修机车对应着一名旅客，维修总成本最低对应着完成所有城市旅途的总时长最短。这种建模方式具有如下的优点：(1)选取决策变量时无需考虑时长这个变量，降低了模型的复杂度；(2)目标函数及约束条件只要有明确的计算逻辑即可，无需明确的解析表达式；(3)对多种智能优化求解算法的适配度都很高，诸如遗传算法、蚁群算法、列队竞争算法等主流的智能优化算法都能用于本框架描述的优化模型的求解。基于这种思想，本发明实施例提供了一种基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，参见图1，该方法包括：根据任意相邻站点的距离，得到待维修两站点间的最短距离；获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，确定高铁路网维修调度假设条件；将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长；根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值，具体包括：
Figure 502662DEST_PATH_IMAGE001
其中，T为若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值；
Figure 914052DEST_PATH_IMAGE002
为第一机车完 成第一路段维修任务所花费的时长；
Figure 86407DEST_PATH_IMAGE003
为第二机车完成第二路段维修任务所花费的时长；
Figure 241445DEST_PATH_IMAGE004
为第m机车完成第m路段维修任务所花费的时长；min为取最小值；优化约束条件为一路段 仅有一台机车去维修，每台机车均分配有维修任务。
需要说明的是，高铁路网维修调度假设条件主要如下：
假设1：维修机车只能在每日的天窗期内行驶和执行维修作业。
假设2：对于两个相邻站点之间的路段，完成该路段维修任务所花费的天数只与路段长度、机车行驶速度、机车维修速度、天窗期时长这4个参数有关，可以通过确定性的规则计算出来。
假设3：维修机车是理性的，执行某项任务都会挑选耗时最短的方案。如果维修机车被安排去维修某条路段，该机车应通过最短路径前往离自己最近的该条路段的某侧站点，行驶所花费的时长只与最短路径、最短路径的距离、机车行驶速度、天窗期时长这4个参数有关，可以通过确定性的规则计算出来。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，所述根据任意相邻站点的距离，得到待维修两站点间的最短距离，包括：
Figure 917277DEST_PATH_IMAGE032
（1）
其中，
Figure 499568DEST_PATH_IMAGE006
为待维修站点i和待维修站点j间的最短距离；
Figure 159220DEST_PATH_IMAGE033
为相邻的待维修站点i 和站点
Figure 852369DEST_PATH_IMAGE008
间的距离；
Figure 648287DEST_PATH_IMAGE009
为相邻的站点
Figure 401479DEST_PATH_IMAGE008
和站点
Figure 282848DEST_PATH_IMAGE010
间的距离；
Figure 779688DEST_PATH_IMAGE011
为相邻的站点
Figure 430112DEST_PATH_IMAGE012
和站点j 间的距离。
具体地，高铁路网中的站点数量是有限的，假设其中所有站点的编号是1,2，…，n，任意两个站点是否相邻，可以用n行n列矩阵A来描述。
Figure 619785DEST_PATH_IMAGE034
矩阵A也称为高铁路网的邻接矩阵。
对相邻的两个站点，可以从铁路局数据库中获取连接这两个站点的高铁线路的长度，任意两个相邻站点的线路长度，可以用n行n列矩阵W来描述，
Figure 722870DEST_PATH_IMAGE035
Figure 757823DEST_PATH_IMAGE036
Figure 793912DEST_PATH_IMAGE037
是连接站点l与站点m的线路的长度，放在更一般的场景下，其含义可拓宽为网 络中相邻两点的边的权重，矩阵W也称为高铁路网的权重矩阵。包含权重矩阵的图称为赋权 图。对于相邻的站点l与站点m，称连接l与m的线路为一个路段，该路段的长度就是
Figure 888907DEST_PATH_IMAGE038
，既然 站点数量是有限的，那么路段数量也是有限的，所有路段构成的集合记为K。对于高铁路网 中的任意两个站点l和m，从站点l前往站点m的最短行驶路径是确定的，假设从站点l前往站 点m的最短行驶路径是
Figure 479288DEST_PATH_IMAGE039
如上式所示，从l前往m需要依次途径站点
Figure 317931DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 208527DEST_PATH_IMAGE041
，…，
Figure 474423DEST_PATH_IMAGE042
，则站点l到站点m的最短距 离由（1）式给出。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，包括：
Figure 552100DEST_PATH_IMAGE043
（2）
其中，
Figure 928855DEST_PATH_IMAGE014
，且机车完成维修后，前往待维修站点i停靠；v1为机车正常行驶 速度；t1为机车行驶至待维修路段时长；s为已完成维修的路段长度；v2为维修速度；t2为维 修时长；t3为返回待维修站点i的时长；t为天窗期时长；
Figure 673957DEST_PATH_IMAGE015
为待维修站点i与待维修站点j 的距离。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，还包括：
Figure 110755DEST_PATH_IMAGE016
（3）
其中，
Figure 675728DEST_PATH_IMAGE014
，且机车完成维修后，前往待维修站点j停靠。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，还包括：
Figure 121753DEST_PATH_IMAGE017
（4）
其中，
Figure 455782DEST_PATH_IMAGE018
，且机车完成维修后，前往待维修站点j停靠。
具体地，假设站点i和j相邻，某台维修机车到达站点i以后，开始维修路段
Figure 63481DEST_PATH_IMAGE044
， 路段长度为
Figure 115751DEST_PATH_IMAGE045
，机车正常行驶速度为v1，维修速度为v2，天窗期（每一天，维修机车只能在固 定的一个时间段内执行维修作业，这段时间称为天窗期。天窗期内，高铁是停运的，空出来 用于线路检修）时长为t。则在维修周期内的每一天，该机车的运动规则分三种情形，分别 是：情形1，截止到昨日已完成维修的部分路段长度为S，
Figure 365467DEST_PATH_IMAGE046
，且当日完成维修后，仍然 返回站点i停靠，则机车行驶至待维修部分路段时长t1、维修时长t2、返回至站点i所花时长 t3是（2）式的解。情形2，截止到昨日已完成维修的部分路段长度为S，
Figure 554002DEST_PATH_IMAGE046
，且当日完成 维修后，前往站点j停靠，则机车行驶至待维修部分路段所花时长t1、维修所花时长t2、返回 至站点j所花时长t3是（3）式的解。情形3，截止到昨日已完成维修的部分路段长度为S，
Figure 332603DEST_PATH_IMAGE047
，且当日完成维修后，前往站点j停靠，则机车行驶至待维修部分路段所花时长t1、 维修所花时长t2、返回至站点j所花时长t3是（4）式的解。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，所述将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长，包括：
Figure 137748DEST_PATH_IMAGE048
（5）
其中，
Figure 659996DEST_PATH_IMAGE020
为机车
Figure 968617DEST_PATH_IMAGE021
完成维修任务所花费的时长；
Figure 918119DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 210560DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 270920DEST_PATH_IMAGE024
，…，
Figure 434048DEST_PATH_IMAGE025
均为一路段；
Figure 85609DEST_PATH_IMAGE050
为机车
Figure 334188DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 198239DEST_PATH_IMAGE027
前往路段
Figure 747032DEST_PATH_IMAGE049
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 38336DEST_PATH_IMAGE049
所花费时长之和；
Figure 39790DEST_PATH_IMAGE028
为机车
Figure 707531DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 845252DEST_PATH_IMAGE049
前往路段
Figure 307457DEST_PATH_IMAGE023
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 796207DEST_PATH_IMAGE023
所花费时长之和；
Figure 2061DEST_PATH_IMAGE029
为机车
Figure 994287DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 158553DEST_PATH_IMAGE023
前往路段
Figure 869020DEST_PATH_IMAGE024
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 612985DEST_PATH_IMAGE024
所花费时长之 和；
Figure 990876DEST_PATH_IMAGE051
为机车
Figure 794884DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 992647DEST_PATH_IMAGE031
前往路段
Figure 540303DEST_PATH_IMAGE025
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 772702DEST_PATH_IMAGE025
所花费 时长之和。
具体地，假设维修机车的总数是m，维修机车的编号是1,2,…,m，这m台机车在初始 时刻所处的站点编号分别是
Figure 13190DEST_PATH_IMAGE052
，则一个可行的调度计划需要描述所有路段的分 配、某台维修机车对被分配的部分路段的维修顺序这两个关键信息。路段分配信息：将所有 路段分配给m台机车去维修，即将路段集合K拆分成m个向量，
Figure 432670DEST_PATH_IMAGE053
Figure 49596DEST_PATH_IMAGE054
分别是交由维修机车1、维修机车2、…、维修机车m维修的路段向量。
某台维修机车对被分配的部分路段的维修顺序：
Figure 870922DEST_PATH_IMAGE055
是由机车
Figure 282312DEST_PATH_IMAGE021
所负责维修的路段 所构成，由于
Figure 454667DEST_PATH_IMAGE056
是向量，及其中的路段是有访问顺序的，说明了再执行具体的维修计划时， 机车
Figure 332407DEST_PATH_IMAGE021
应按照
Figure 273818DEST_PATH_IMAGE056
中路段的顺序来执行维修任务。假设机车
Figure 856109DEST_PATH_IMAGE021
所要维修的路段分别是
Figure 515760DEST_PATH_IMAGE057
则机车
Figure 208910DEST_PATH_IMAGE021
把路段
Figure 739248DEST_PATH_IMAGE058
的维修任务全部完成所花费的时长如（5）式所示。
基于上述方法实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，所述根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值，包括：
Figure 758020DEST_PATH_IMAGE001
（6）
其中，T为若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值；
Figure 639388DEST_PATH_IMAGE002
为第一机车完 成第一路段维修任务所花费的时长；
Figure 136229DEST_PATH_IMAGE003
为第二机车完成第二路段维修任务所花费的时长；
Figure 52232DEST_PATH_IMAGE004
为第m机车完成第m路段维修任务所花费的时长；min为取最小值；优化约束条件为一路段 仅有一台机车去维修，每台机车均分配有维修任务。
具体地，将所有路段分配给有限台机车维修，类似于将全国城市分配给有限位旅客去旅行。给定路段集合及维修机车，按照不同顺序去维修带来的时长成本是不一样的，类似的，让一名旅客按照不同顺序去访问给定城市所花费的时长也是不一样的。这就是名词“多旅行商问题”的由来。
优化目标：最优的调度计划应使得所有机车完成被分配的路段的维修任务所花费 的时长之和最小化，因此目标函数如（6）式所示。优化约束的条件可以为：一路段仅有一台 机车去维修，即
Figure 710747DEST_PATH_IMAGE059
，每台机车必须分配维修任务，即
Figure 79411DEST_PATH_IMAGE060
。
本发明实施例提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，通过确定基础数据及运算逻辑，并将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长；根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值，可以充分地利用现有的养护资源完成所有高铁路段养护任务，将总的养护成本降至最低，具有通用性高、扩展性强、求解算法适配度好的优点。
本发明各个实施例的实现基础是通过具有处理器功能的设备进行程序化的处理实现的。因此在工程实际中，可以将本发明各个实施例的技术方案及其功能封装成各种模块。基于这种现实情况，在上述各实施例的基础上，本发明的实施例提供了一种基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度装置，该装置用于执行上述方法实施例中的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法。参见图2，该装置包括：第一主模块，用于根据任意相邻站点的距离，得到待维修两站点间的最短距离；第二主模块，用于获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，确定高铁路网维修调度假设条件；第三主模块，用于将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长；第四主模块，用于根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值，具体包括：
Figure 379942DEST_PATH_IMAGE001
其中，T为若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值；
Figure 150452DEST_PATH_IMAGE002
为第一机车完 成第一路段维修任务所花费的时长；
Figure 979868DEST_PATH_IMAGE003
为第二机车完成第二路段维修任务所花费的时长；
Figure 101408DEST_PATH_IMAGE061
为第m机车完成第m路段维修任务所花费的时长；min为取最小值；优化约束条件为一路段 仅有一台机车去维修，每台机车均分配有维修任务。
本发明实施例提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度装置，采用图2中的若干模块，通过确定基础数据及运算逻辑，并将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长；根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值，可以充分地利用现有的养护资源完成所有高铁路段养护任务，将总的养护成本降至最低，具有通用性高、扩展性强、求解算法适配度好的优点。
需要说明的是，本发明提供的装置实施例中的装置，除了可以用于实现上述方法实施例中的方法外，还可以用于实现本发明提供的其他方法实施例中的方法，区别仅仅在于设置相应的功能模块，其原理与本发明提供的上述装置实施例的原理基本相同，只要本领域技术人员在上述装置实施例的基础上，参考其他方法实施例中的具体技术方案，通过组合技术特征获得相应的技术手段，以及由这些技术手段构成的技术方案，在保证技术方案具备实用性的前提下，就可以对上述装置实施例中的装置进行改进，从而得到相应的装置类实施例，用于实现其他方法类实施例中的方法。例如：
基于上述装置实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度装置，还包括：第一子模块，用于实现所述根据任意相邻站点的距离，得到待维修两站点间的最短距离，包括：
Figure 940051DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 299488DEST_PATH_IMAGE006
为待维修站点i和待维修站点j间的最短距离；
Figure 830963DEST_PATH_IMAGE007
为相邻的待维修站点i 和站点
Figure 908641DEST_PATH_IMAGE008
间的距离；
Figure 550975DEST_PATH_IMAGE009
为相邻的站点
Figure 296077DEST_PATH_IMAGE008
和站点
Figure 732875DEST_PATH_IMAGE010
间的距离；
Figure 297848DEST_PATH_IMAGE011
为相邻的站点
Figure 743873DEST_PATH_IMAGE012
和站点j 间的距离。
基于上述装置实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度装置，还包括：第二子模块，用于实现所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，包括：
Figure 77902DEST_PATH_IMAGE062
其中，
Figure 685601DEST_PATH_IMAGE014
，且机车完成维修后，前往待维修站点i停靠；v1为机车正常行驶速 度；t1为机车行驶至待维修路段时长；s为已完成维修的路段长度；v2为维修速度；t2为维修 时长；t3为返回待维修站点i的时长；t为天窗期时长；
Figure 3450DEST_PATH_IMAGE015
为待维修站点i与待维修站点j的 距离。
基于上述装置实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度装置，还包括：第三子模块，用于实现所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，还包括：
Figure 722007DEST_PATH_IMAGE063
其中，
Figure 176122DEST_PATH_IMAGE014
，且机车完成维修后，前往待维修站点j停靠。
基于上述装置实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度装置，还包括：第四子模块，用于实现所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，还包括：
Figure 220302DEST_PATH_IMAGE064
其中，
Figure 759867DEST_PATH_IMAGE018
，且机车完成维修后，前往待维修站点j停靠。
基于上述装置实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度装置，还包括：第五子模块，用于实现所述将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长，包括：
Figure 282116DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 590737DEST_PATH_IMAGE020
为机车
Figure 805818DEST_PATH_IMAGE021
完成维修任务所花费的时长；
Figure 567101DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 893040DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 321747DEST_PATH_IMAGE024
，…，
Figure 442150DEST_PATH_IMAGE025
均为一路段；
Figure 956308DEST_PATH_IMAGE026
为机车
Figure 85938DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 103572DEST_PATH_IMAGE027
前往路段
Figure 660456DEST_PATH_IMAGE022
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 661910DEST_PATH_IMAGE022
所花费时长之和；
Figure 329651DEST_PATH_IMAGE028
为机车
Figure 201792DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 929577DEST_PATH_IMAGE022
前往路段
Figure 418327DEST_PATH_IMAGE023
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 624181DEST_PATH_IMAGE023
所花费时长之和；
Figure 616407DEST_PATH_IMAGE029
为机车
Figure 780672DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 225560DEST_PATH_IMAGE023
前往路段
Figure 235105DEST_PATH_IMAGE024
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 347417DEST_PATH_IMAGE024
所花费时长之和；
Figure 417004DEST_PATH_IMAGE030
为机车
Figure 614767DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 162423DEST_PATH_IMAGE031
前往路段
Figure 129242DEST_PATH_IMAGE025
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 369731DEST_PATH_IMAGE025
所花费时长 之和。
基于上述装置实施例的内容，作为一种可选的实施例，本发明实施例中提供的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度装置，还包括：第六子模块，用于实现所述根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值，包括：
Figure 54790DEST_PATH_IMAGE001
其中，T为若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值；
Figure 406137DEST_PATH_IMAGE002
为第一机车完 成第一路段维修任务所花费的时长；
Figure 493042DEST_PATH_IMAGE003
为第二机车完成第二路段维修任务所花费的时长；
Figure 904431DEST_PATH_IMAGE004
为第m机车完成第m路段维修任务所花费的时长；min为取最小值；优化约束条件为一路段 仅有一台机车去维修，每台机车均分配有维修任务。
本发明实施例的方法是依托电子设备实现的，因此对相关的电子设备有必要做一下介绍。基于此目的，本发明的实施例提供了一种电子设备，如图3所示，该电子设备包括：至少一个处理器(processor)、通信接口(Communications Interface)、至少一个存储器(memory)和通信总线，其中，至少一个处理器，通信接口，至少一个存储器通过通信总线完成相互间的通信。至少一个处理器可以调用至少一个存储器中的逻辑指令，以执行前述各个方法实施例提供的方法的全部或部分步骤。
此外，上述的至少一个存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个方法实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。基于这种认识，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在本专利中，术语"包括"、"包含"或者其任何其它变体意在涵盖非排它性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句"包括……"限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，其特征在于，包括：根据任意相邻站点的距离，得到待维修两站点间的最短距离；获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，确定高铁路网维修调度假设条件；将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长；根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值，具体包括：
Figure 713991DEST_PATH_IMAGE001
其中，T为若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值；
Figure 612677DEST_PATH_IMAGE002
为第一机车完成第 一路段维修任务所花费的时长；
Figure 57565DEST_PATH_IMAGE003
为第二机车完成第二路段维修任务所花费的时长；
Figure 332688DEST_PATH_IMAGE004
为 第m机车完成第m路段维修任务所花费的时长；min为取最小值；优化约束条件为一路段仅有 一台机车去维修，每台机车均分配有维修任务。
2.根据权利要求1所述的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，其特征在于，所述根据任意相邻站点的距离，得到待维修两站点间的最短距离，包括：
Figure 179422DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 249009DEST_PATH_IMAGE006
为待维修站点i和待维修站点j间的最短距离；
Figure 446772DEST_PATH_IMAGE007
为相邻的待维修站点i和站 点
Figure 260007DEST_PATH_IMAGE008
间的距离；
Figure 226826DEST_PATH_IMAGE009
为相邻的站点
Figure 201735DEST_PATH_IMAGE008
和站点
Figure 152374DEST_PATH_IMAGE010
间的距离；
Figure 503721DEST_PATH_IMAGE011
为相邻的站点
Figure 325046DEST_PATH_IMAGE012
和站点j间的 距离。
3.根据权利要求2所述的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，其特征在于，所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，包括：
Figure 736436DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 643212DEST_PATH_IMAGE014
，且机车完成维修后，前往待维修站点i停靠；v1为机车正常行驶速度； t1为机车行驶至待维修路段时长；s为已完成维修的路段长度；v2为维修速度；t2为维修时 长；t3为返回待维修站点i的时长；t为天窗期时长；
Figure 798250DEST_PATH_IMAGE015
为待维修站点i与待维修站点j的距 离。
4.根据权利要求3所述的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，其特征在于，所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，还包括：
Figure 474082DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 56373DEST_PATH_IMAGE014
，且机车完成维修后，前往待维修站点j停靠。
5.根据权利要求4所述的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，其特征在于，所述获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，还包括：
Figure 716024DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 409174DEST_PATH_IMAGE018
，且机车完成维修后，前往待维修站点j停靠。
6.根据权利要求5所述的基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法，其特征在于，所述将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长，包括：
Figure 470671DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 223863DEST_PATH_IMAGE020
为机车
Figure 839652DEST_PATH_IMAGE021
完成维修任务所花费的时长；
Figure 336493DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 986917DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 911011DEST_PATH_IMAGE024
，…，
Figure 545254DEST_PATH_IMAGE025
均为一路段；
Figure 580206DEST_PATH_IMAGE026
为机车
Figure 85137DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 180132DEST_PATH_IMAGE027
前往路段
Figure 36093DEST_PATH_IMAGE022
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 874736DEST_PATH_IMAGE022
所花费时长之和；
Figure 499752DEST_PATH_IMAGE028
为机车
Figure 765648DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 108905DEST_PATH_IMAGE022
前往路段
Figure 485660DEST_PATH_IMAGE029
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 965182DEST_PATH_IMAGE029
所花费时长之和；
Figure 667559DEST_PATH_IMAGE030
为机车
Figure 232533DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 412978DEST_PATH_IMAGE029
前往路段
Figure 12587DEST_PATH_IMAGE024
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 620286DEST_PATH_IMAGE024
所花费时长之和；
Figure 672556DEST_PATH_IMAGE031
为机车
Figure 656692DEST_PATH_IMAGE021
从路段
Figure 110807DEST_PATH_IMAGE032
前往路段
Figure 889407DEST_PATH_IMAGE025
所花费的行驶时长与维修路段
Figure 428973DEST_PATH_IMAGE025
所花费时 长之和。
7.一种基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度装置，其特征在于，包括：第一主模块，用于根据任意相邻站点的距离，得到待维修两站点间的最短距离；第二主模块，用于获取待维修两站点间的相邻站点在不同机车运动规则下的机车行驶至待维修路段时长、维修时长和返回起始站点时长，确定高铁路网维修调度假设条件；第三主模块，用于将全部路段分配给若干台机车，得到每一机车维修任务完成所花费的时长；第四主模块，用于根据优化约束条件，确定若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值，具体包括：
Figure 951221DEST_PATH_IMAGE001
其中，T为若干台机车完成全部路段维修任务时长之和的最小值；
Figure 994264DEST_PATH_IMAGE002
为第一机车完成第 一路段维修任务所花费的时长；
Figure 943765DEST_PATH_IMAGE003
为第二机车完成第二路段维修任务所花费的时长；
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为 第m机车完成第m路段维修任务所花费的时长；min为取最小值；优化约束条件为一路段仅有 一台机车去维修，每台机车均分配有维修任务。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器、至少一个存储器和通信接口；其中，
所述处理器、存储器和通信接口相互间进行通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，以执行权利要求1至6任一项权利要求所述的方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行权利要求1至6中任一项权利要求所述的方法。
CN202111288673.8A 2021-11-02 2021-11-02 基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备 Active CN113743679B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111288673.8A CN113743679B (zh) 2021-11-02 2021-11-02 基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111288673.8A CN113743679B (zh) 2021-11-02 2021-11-02 基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113743679A true CN113743679A (zh) 2021-12-03
CN113743679B CN113743679B (zh) 2022-02-08

Family

ID=78727177

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111288673.8A Active CN113743679B (zh) 2021-11-02 2021-11-02 基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113743679B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114611749A (zh) * 2022-01-14 2022-06-10 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种缩短工期的优化方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060212186A1 (en) * 2003-02-27 2006-09-21 Philp Joseph W Method and apparatus for scheduling maintenance of way
CN112418606A (zh) * 2020-10-20 2021-02-26 西安电子科技大学 维修任务动态调度方法、系统、存储介质、计算机设备
CN112488379A (zh) * 2020-11-26 2021-03-12 北京交通大学 一种高速铁路动车组检修计划优化方法及系统
CN112598262A (zh) * 2020-12-18 2021-04-02 中国石油大学(北京) 油气井维修任务调度处理方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060212186A1 (en) * 2003-02-27 2006-09-21 Philp Joseph W Method and apparatus for scheduling maintenance of way
CN112418606A (zh) * 2020-10-20 2021-02-26 西安电子科技大学 维修任务动态调度方法、系统、存储介质、计算机设备
CN112488379A (zh) * 2020-11-26 2021-03-12 北京交通大学 一种高速铁路动车组检修计划优化方法及系统
CN112598262A (zh) * 2020-12-18 2021-04-02 中国石油大学(北京) 油气井维修任务调度处理方法及装置

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
TATSUSHINISHIA，等: "A Combined column generation and heuristics for railway short-term rolling stock planning with regular inspection constraints", 《COMPUTERS AND OPERATIONS RESEARCH》 *
YANG YUAN，等: "reliability evaluation of bulk power system for the traction power supply of a high-speed railway", 《2009 ANNUAL RELIABILITY AND MAINTENANCE SYMPOSIUM》 *
强啸啸: "铁路道岔维护高度问题的建模与优化", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 工程科技Ⅱ辑》 *
王建芳: "设备巡检线路的优化方案", 《微型电脑应用》 *
鄢烈祥: "列队竞争算法解组合优化问题", 《湖北工学院学报》 *
马树峰 等: "铁路网检衡车组作业站点序列优化模型及算法", 《中国铁道科学》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114611749A (zh) * 2022-01-14 2022-06-10 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种缩短工期的优化方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN113743679B (zh) 2022-02-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Cattaruzza et al. The multi-trip vehicle routing problem with time windows and release dates
Mussone et al. An analytical approach to calculate the capacity of a railway system
Carey et al. Scheduling and platforming trains at busy complex stations
Wang et al. Passenger-demands-oriented train scheduling for an urban rail transit network
Cacchiani et al. An overview of recovery models and algorithms for real-time railway rescheduling
Lu et al. Modeling train movements through complex rail networks
CN110162931B (zh) 城市轨道交通大规模路网快速仿真系统
Kachitvichyanukul et al. Two solution representations for solving multi-depot vehicle routing problem with multiple pickup and delivery requests via PSO
Xu et al. Integrated train timetabling and locomotive assignment
Petering et al. Mixed-integer programming for railway capacity analysis and cyclic, combined train timetabling and platforming
Espegren et al. The static bicycle repositioning problem-literature survey and new formulation
Sajedinejad et al. SIMARAIL: simulation based optimization software for scheduling railway network
Zhang et al. A fast approach for reoptimization of railway train platforming in case of train delays
CN113743679B (zh) 基于赋权图和多旅行商的高铁路网维修调度方法及设备
Wu et al. Track allocation optimization in railway station: mean-variance model and case study
Mou et al. Reliability Optimization Model of Stop‐Skipping Bus Operation with Capacity Constraints
Bešinović et al. Stable and robust train routing in station areas with balanced infrastructure capacity occupation
Chiang et al. Railway scheduling system using repair-based approach
Abid et al. Sensitivity analysis of train schedule of a railway track network using an optimization modeling technique
Wang et al. Roadrunner: Autonomous intersection management with dynamic lane assignment
Xie et al. Three Extensions of Tong and Richardson’s Algorithm for Finding the Optimal Path in Schedule‐Based Railway Networks
Barman et al. Automated train scheduling system using genetic algorithm
Zhou et al. Computationally efficient dynamic assignment for on-demand ridesharing in congested networks
Chew et al. Optimizing limited-stop services with vehicle assignment
CN117114379B (zh) 一种堆场内多场桥任务调度方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant