CN118052339A - 一种重载列车调度模拟方法及装置 - Google Patents

一种重载列车调度模拟方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN118052339A
CN118052339A CN202410100895.XA CN202410100895A CN118052339A CN 118052339 A CN118052339 A CN 118052339A CN 202410100895 A CN202410100895 A CN 202410100895A CN 118052339 A CN118052339 A CN 118052339A
Authority
CN
China
Prior art keywords
train
heavy
running speed
time
cost
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.)
Pending
Application number
CN202410100895.XA
Other languages
English (en)
Inventor
张二田
曹海滨
宋俊福
贾新友
刘英伟
郭孜政
郭峤枫
陈崇双
冯果
史磊
倪少权
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.)
Southwest Jiaotong University
Guoneng Shuohuang Railway Development Co Ltd
Original Assignee
Southwest Jiaotong University
Guoneng Shuohuang Railway Development 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 Southwest Jiaotong University, Guoneng Shuohuang Railway Development Co Ltd filed Critical Southwest Jiaotong University
Priority to CN202410100895.XA priority Critical patent/CN118052339A/zh
Publication of CN118052339A publication Critical patent/CN118052339A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations

Landscapes

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

Abstract

本申请提出一种重载列车调度模拟方法,属于仿真技术领域,其中方法,包括:获取重载列车的目标任务站点以及列车重量;建立有相同的列车重量以及相同的目标任务站点的多个列车模型;将多个列车模型匹配到轨道实时地图,模拟多种不同的线路到达目标任务站点的过程;从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度;以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。本申请通过模拟调度方案,找到最高效率的运输路线和运输速度,节约了运输成本。

Description

一种重载列车调度模拟方法及装置
技术领域
本申请属于仿真技术领域,具体涉及一种重载列车调度模拟方法及装置。
背景技术
重载列车是货运专线铁路的特殊类型或顶级种类,专门运输大型货物,对列车的载重运量要求很大。重载列车满足牵引质量8000t及以上、轴重为270kN及以上、在至少150km线路区段上年运量大于40Mt三项条件中两项的铁路,重载列车具有轴重大、牵引质量大、运量大的特点,在运行过程中往往由于信息的不对等,没有获得实时位置信息,没有排出最佳路线,并且大多用人工处理,而导致运输时间长和效率低的问题。
发明内容
本申请提出一种重载列车调度模拟方法及装置,通过模拟调度方案,找到最高效率的运输路线和运输速度,节约了运输成本。
第一方面,本申请提出一种重载列车调度模拟方法,包括:
获取重载列车的目标任务站点以及列车重量;
建立多个列车模型,所述多个列车模型具有相同的列车重量以及相同的目标任务站点;
将所述多个列车模型匹配到轨道实时地图,模拟多种不同的线路到达目标任务站点的过程;
从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度;
以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。
所述从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度,包括:
从所有模拟结果中得到最短路线时间、最长路线时间、最低运行速度、最高运行速度;
基于最短路线时间、最长路线时间、最低运行速度、最高运行速度,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度。
所述基于最短路线时间、最长路线时间、最低运行速度、最高运行速度,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度,包括:
基于第一组权重对所述最短路线时间、最长路线时间进行加权平均,得到第一加权平均结果,将第一加权平均结果作为最节约成本的路线时间;
基于第二组权重对所述最低运行速度、最高运行速度进行加权平均,得到第二加权平均结果,将第二加权平均结果作为最节约成本的运行速度。
所述重载列车调度模拟方法,还包括:
步骤S6:基于预设定因素,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;
步骤S7:采集基于预设定因素的模拟结果;
步骤S8:在所述模拟结果满足预设定规则的情况下,以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度;
步骤S9:在所述模拟结果未满足预设定规则的情况下,重新设定第一组权重以及第二组权重,重新计算得到新的最节约成本的路线时间和运行速度,返回步骤S6重新进行模拟,直到所述模拟结果满足预设定规则,停止模拟,以当前新的最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。
所述基于预设定因素,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟,包括:
在预设定因素为重载列车通过堵塞路段的情况下,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;
在轨道实时地图中添加不同任务缓急程度的重载列车,并使得所有不同任务缓急程度的重载列车通过堵塞路段;
基于任务缓急程度进行优先通过排序,按照优先排序结果放行堵塞路段的重载列车。
所述基于预设定因素,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟,包括:
在预设定因素为重载列车的车轨需要更换的情况下,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;
基于经过待更换车轨的列车重量以及运行速度,计算得到待更换车轨的磨损程度;
根据所述磨损程度计算车轨更换时间;
在车轨更换时间达到预设阈值的情况下,发送需要更换车轨的信息,并将待更换车轨进行标记,在预设定时间段内不允许重载列车经过待更换车轨。
所述基于经过待更换车轨的列车重量以及运行速度,计算得到待更换车轨的磨损程度,计算式如下:
其中,F为待更换车轨的磨损程度,Wi为经过待更换车轨的第i辆列车的列车重量,Vi为经过待更换车轨的第i辆列车的运行速度,n为所有经过待更换车轨的列车数量,a为第一待拟合的参数,b为第二待拟合的参数,c为第三待拟合的参数。
所述根据所述磨损程度计算车轨更换时间,计算式如下:
其中,T为车轨更换时间,F为待更换车轨的磨损程度,K为第四待拟合的参数。
所述重载列车调度模拟方法,还包括:
在以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度或以当前新的最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度的情况下,实时监测重载列车实际运行速度与实际列车位置。
所述重载列车调度模拟方法,还包括:
在t时间段内无法接收实际列车位置的情况下;
采用重载列车实际运行速度乘以t,得到运行距离;
将最后接收到的列车位置加上所述运行距离,得到当前的实际列车位置。
第二方面,本申请提出一种重载列车调度模拟装置,包括:
数据获取模块,用于获取重载列车的目标任务站点以及列车重量;
模型建立模块,用于建立多个列车模型,所述多个列车模型具有相同的列车重量以及相同的目标任务站点;
列车模拟模块,用于将所述多个列车模型匹配到轨道实时地图,模拟多种不同的线路到达目标任务站点的过程;
路线计算模块,用于从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度;
列车调度模块,用于以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。
第三方面,本申请提出一种电子设备,包括:一个或多个处理器,以及存储器,所述存储器存储指令,当所述指令被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器执行所述的重载列车调度模拟方法。
第四方面,本申请提出一种计算机可读存储介质,其存储有可执行指令,所述指令当被执行时使得处理器执行所述的重载列车调度模拟方法。
有益效果:
本申请提出一种重载列车调度模拟方法及装置,通过模拟调度方案,找到最高效率的运输路线和运输速度,节约了运输成本。
附图说明
图1为本申请实施例中的一种重载列车调度模拟方法流程图;
图2为本申请实施例中的一种重载列车调度模拟装置原理框图。
具体实施方式
下面结合附图所示的实施例对本公开作进一步说明。
目前,重载运输正在慢慢发展,但是由于运输重量多,需要专业的统一指挥才能更好的提高运营效率和节约运营成本,而如何找出最高效率的运输路线和运输速度,往往是节约成本的最大障碍。
重载列车由于具有轴重大、牵引质量大、运量大的特点,在运行过程中往往由于信息的不对等,并且由于没有获得实时位置信息,没有排出最佳路线,并且大多用人工处理,时间长,效率低。
如果能够找到统一调配的方法,找出高效率路线和放行顺序,保障重载铁路的畅通,才能从根本上节约成本。
本申请提出一种重载列车调度模拟方法,采用模拟的手段,将多个列车模型放置在轨道实时地图中,实现多种不同线路的模拟,从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度;以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度,实现了统一调配,找到了能够节约成本的高效线路。
实施例一、
本实施例提出一种重载列车调度模拟方法,如图1所示,包括:
步骤S1:获取重载列车的目标任务站点以及列车重量;
在具体实施中,重载列车的目标任务站点可以为一个或多个目标任务站点,同时获取列车重量,以便建立相同列车重量的列车模型。
步骤S2:建立多个列车模型,所述多个列车模型具有相同的列车重量以及相同的目标任务站点;
步骤S3:将所述多个列车模型匹配到轨道实时地图,模拟多种不同的线路到达目标任务站点的过程;
在具体实施中,需要在不同的线路中同时模拟同一类型的列车到达目标任务站点的过程,这样可以有多种不同线路的模拟结果,以便容易找到最节约成本的线路。
步骤S4:从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度,包括:
从所有模拟结果中得到最短路线时间、最长路线时间、最低运行速度、最高运行速度;
基于最短路线时间、最长路线时间、最低运行速度、最高运行速度,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度。
在本实施例中,根据轨道实时地图得到列车模型到达任务站点的最短路线,并且根据轨道地图的轨道路线来确定重载列车的运行最高速度,其中,模拟结果有多种,从各种线路中选择运行时间最短的线路,并记录最短路线时间,同样的,从各种线路中选择运行时间最长的线路,并记录最长路线时间,同理,从各种线路中选择运行速度最高的,并记录最高运行速度,从各种线路中选择运行速度最低的,并记录最低运行速度,并且基于最短路线时间、最长路线时间、最低运行速度、最高运行速度,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度,包括:
基于第一组权重对所述最短路线时间、最长路线时间进行加权平均,得到第一加权平均结果,将第一加权平均结果作为最节约成本的路线时间,计算式如下:
其中,RT1为第一加权平均结果作为最节约成本的路线时间,Ts为最短路线时间,Tl为最长路线时间,A1为最短路线时间对应的权重,B1为最长路线时间对应的权重,A1、B1为第一组权重。
基于第二组权重对所述最低运行速度、最高运行速度进行加权平均,得到第二加权平均结果,将第二加权平均结果作为最节约成本的运行速度,计算式如下:
其中,RT2为第二加权平均结果作为最节约成本的运行速度,Vl为最低运行速度,Vh为最高运行速度,A2为最低运行速度对应的权重,B2为最高运行速度对应的权重,A2、B2为第二组权重。
本实施例中,通过上述两个计算式可以得到最节约成本的路线时间和运行速度,其中第一组权重以及第二组权重可以进行调节和设定。
步骤S5:以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。
在一般调度情况下,需要保存最节约成本的路线时间和运行速度,并且直接采用已经模拟过的最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度即可,同时可以将最节约成本的路线时间和运行速度进行显示。但是在一些特殊的情况下,需要预先加以考虑,所以需要继续进行模拟,包括步骤S6~步骤S9。
步骤S6:基于预设定因素,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;
步骤S7:采集基于预设定因素的模拟结果;
步骤S8:在所述模拟结果满足预设定规则的情况下,以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度;
步骤S9:在所述模拟结果未满足预设定规则的情况下,重新设定第一组权重以及第二组权重,重新计算得到新的最节约成本的路线时间和运行速度,返回步骤S6重新进行模拟,直到所述模拟结果满足预设定规则,停止模拟,以当前新的最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。
本实施例中,需要考虑一些特殊情况,将这些特殊情况称为预设定因素,首先,通过步骤S1~步骤S5,计算出每个任务站点之间的最节约成本的路线时间和运行速度。随后,在模拟环境中继续考虑实际交通、道路限制和任务站点的装卸时间、障碍物、突发事件、更换车轨等因素;然后,收集预设定因素的模拟结果,包括到达时间、实际运输成本、重载列车状态等信息;如果模拟结果满足预设定规则的情况下,以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度;其中预设定规则包括:超时、拥堵、资源利用不足等问题。其中资源利用不足包括有些重载列车未被调度,有些重载列车过于忙碌。如果模拟结果未满足预设定规则的情况下,重新设定第一组权重以及第二组权重,重新计算得到新的最节约成本的路线时间和运行速度,返回步骤S6重新进行模拟,直到所述模拟结果满足预设定规则,停止模拟,以当前新的最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。在模拟过程中,还可以记录并分析重载列车到达时间、成本以及利用率等关键指标,发现并解决了拥堵和任务站点装卸时间超出预期等问题。通过不断迭代优化调度方案,包括调整路线、重新估算装卸时间等手段,最终将优化后的调度方案应用于实际运输中。实施后,通过实时监控列车位置和运输情况,灵活调整调度方案以适应实际交通变化和突发事件。本实施例综合的流程确保了物流运输的高效性和适应性。
所述基于预设定因素,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟,包括:
在预设定因素为重载列车通过堵塞路段的情况下,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;
在轨道实时地图中添加不同任务缓急程度的重载列车,并使得所有不同任务缓急程度的重载列车通过堵塞路段;
基于任务缓急程度进行优先通过排序,按照优先排序结果放行堵塞路段的重载列车。
本实施例中,预设定因素为重载列车通过堵塞路段,按照预先设定的任务缓急程度进行优先通过顺序的排列,任务紧急的重载列车就先通过堵塞路段。
所述基于预设定因素,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟,包括:
在预设定因素为重载列车的车轨需要更换的情况下,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;
基于经过待更换车轨的列车重量以及运行速度,计算得到待更换车轨的磨损程度;
根据所述磨损程度计算车轨更换时间;
在车轨更换时间达到预设阈值的情况下,发送需要更换车轨的信息,并将待更换车轨进行标记,在预设定时间段内不允许重载列车经过待更换车轨。
所述基于经过待更换车轨的列车重量以及运行速度,计算得到待更换车轨的磨损程度,计算式如下:
其中,F为待更换车轨的磨损程度,Wi为经过待更换车轨的第i辆列车的列车重量,Vi为经过待更换车轨的第i辆列车的运行速度,n为所有经过待更换车轨的列车数量,a为第一待拟合的参数,b为第二待拟合的参数,c为第三待拟合的参数。
所述根据所述磨损程度计算车轨更换时间,计算式如下:
其中,T为车轨更换时间,F为待更换车轨的磨损程度,K为第四待拟合的参数。
本实施例中,还需要考虑车轨更换时间,当多辆重载列车多次通过同一条车轨时,容易造成车轨磨损,当磨损程度达到一定阈值时,就需要更换车轨,更换车轨时,就不能有重载列车经过该车轨了,等待更新完毕后,重载列车重新可以经过该车轨。首先重要的问题时如何自动判断车轨已经达到一定磨损程度了,本实施例采用计算式计算磨损程度,磨损程度与所有经过该车轨的列车重量与速度有关,并且可以采集待更换车轨的历史数据,拟合上述计算式中的第一待拟合的参数a、第二待拟合的参数b、第三待拟合的参数c。最后根据计算式/>得到车轨更换时间,其中,第四待拟合的参数K是一个正比例常数,表示车轨磨损程度相对于车轨更换时间的比例,本实施例可以进行一系列实验,记录不同列车重量和速度条件下的车轨磨损程度和实际车轨更换时间。然后,通过拟合这些实验数据,可以得到车轨磨损程度和车轨更换时间之间的关系,即通过拟合得到第四待拟合的参数K。
在车轨更换时间达到预设阈值的情况下,说明需要更换车轨,则通知维修人员进行查看维修。同时,在轨道需要更换时,在模拟系统中显示为红色路段,将通过该路段的重载理财按照步骤S1~步骤S5(或步骤S1~步骤S9)重新规划路线,并按照重载列车运输顺序来进行放行,减少等待时间。
所述重载列车调度模拟方法,还包括:
在以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度或以当前新的最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度的情况下,实时监测重载列车实际运行速度与实际列车位置。
所述重载列车调度模拟方法,还包括:
在t时间段内无法接收实际列车位置的情况下;
采用重载列车实际运行速度乘以t,得到运行距离;
将最后接收到的列车位置加上所述运行距离,得到当前的实际列车位置。
本实施例中,还可以根据卫星动态确定实际列车位置,在不能接收卫星信号的地方可以通过动态定位模块来定位列车位置,例如:在隧道时,可以接收列车不能接收信号的具体位置和重载列车实际运行速度进而通过计算获取列车在隧道内的当前的实际列车位置,进而模拟列车的在隧道内运行的过程。
本实施例中,还可以对重载列车的任务进行分发,在列车完成任务后,列车会在调度中心的调度系统中显示为绿色,司机若需要继续安排任务,调度中心会根据其实时位置派送任务,并根据上述步骤安排路线,并将其任务状态变为红色,对于已经安排任务的重载列车,可以模拟得到最节约成本的路线时间和运行速度,进而再计算车轨的磨损程度,并根据模拟的磨损结果进行排查,进而模拟出车轨损坏时间,在特定时间对车轨进行检修并进行更换。
本实施例提出一种重载列车调度模拟方法,包括:获取重载列车的目标任务站点以及列车重量;建立有相同的列车重量以及相同的目标任务站点的多个列车模型;将多个列车模型匹配到轨道实时地图,模拟多种不同的线路到达目标任务站点的过程;从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度;以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。本实施例的方法能够找到最高效率的运输路线和运输速度,节约了成本。还可以对重载列车运行顺序进行排序,防止列车堵塞。将每个重载列车的最节约成本的路线时间和运行速度记录在数据库中方便以后调用,同时还可以模拟车轨更换时间,方便对车轨的检修并更换。
实施例二、
本实施例提出一种重载列车调度模拟装置,如图2所示,包括:数据获取模块、模型建立模块、列车模拟模块、路线计算模块以及列车调度模块;所述数据获取模块与模型建立模块连接,所述模型建立模块与列车模拟模块连接,列车模拟模块与路线计算模块连接,路线计算模块与列车调度模块连接;
数据获取模块,用于获取重载列车的目标任务站点以及列车重量;
模型建立模块,用于建立多个列车模型,所述多个列车模型具有相同的列车重量以及相同的目标任务站点;
列车模拟模块,用于将所述多个列车模型匹配到轨道实时地图,模拟多种不同的线路到达目标任务站点的过程;
路线计算模块,用于从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度,包括:
从所有模拟结果中得到最短路线时间、最长路线时间、最低运行速度、最高运行速度;
基于最短路线时间、最长路线时间、最低运行速度、最高运行速度,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度,包括:
基于第一组权重对所述最短路线时间、最长路线时间进行加权平均,得到第一加权平均结果,将第一加权平均结果作为最节约成本的路线时间,计算式如下:
其中,RT1为第一加权平均结果作为最节约成本的路线时间,Ts为最短路线时间,Tl为最长路线时间,A1为最短路线时间对应的权重,B1为最长路线时间对应的权重,A1、B1为第一组权重。
基于第二组权重对所述最低运行速度、最高运行速度进行加权平均,得到第二加权平均结果,将第二加权平均结果作为最节约成本的运行速度,计算式如下:
其中,RT2为第二加权平均结果作为最节约成本的运行速度,Vl为最低运行速度,Vh为最高运行速度,A2为最低运行速度对应的权重,B2为最高运行速度对应的权重,A2、B2为第二组权重。
列车调度模块,用于以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。
所述重载列车调度模拟装置,还包括:因素设置模块、结果采集模块以及迭代模块;
所述因素设置模块与结果采集模块连接,所述结果采集模块与迭代模块连接;所述迭代模块与因素设置模块连接;
因素设置模块,用于基于预设定因素,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;
结果采集模块,用于采集基于预设定因素的模拟结果;
迭代模块,用于在所述模拟结果满足预设定规则的情况下,以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度;在所述模拟结果未满足预设定规则的情况下,重新设定第一组权重以及第二组权重,重新计算得到新的最节约成本的路线时间和运行速度,返回因素设置模块新进行模拟,直到所述模拟结果满足预设定规则,停止模拟,以当前新的最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。
所述因素设置模块包括第一设定单元以及第二设定单元;
第一设定单元,用于在预设定因素为重载列车通过堵塞路段的情况下,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;在轨道实时地图中添加不同任务缓急程度的重载列车,并使得所有不同任务缓急程度的重载列车通过堵塞路段;基于任务缓急程度进行优先通过排序,按照优先排序结果放行堵塞路段的重载列车。
第二设定单元,用于在预设定因素为重载列车的车轨需要更换的情况下,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;基于经过待更换车轨的列车重量以及运行速度,计算得到待更换车轨的磨损程度;根据所述磨损程度计算车轨更换时间;在车轨更换时间达到预设阈值的情况下,发送需要更换车轨的信息,并将待更换车轨进行标记,在预设定时间段内不允许重载列车经过待更换车轨。
所述基于经过待更换车轨的列车重量以及运行速度,计算得到待更换车轨的磨损程度,计算式如下:
其中,F为待更换车轨的磨损程度,Wi为经过待更换车轨的第i辆列车的列车重量,Vi为经过待更换车轨的第i辆列车的运行速度,n为所有经过待更换车轨的列车数量,a为第一待拟合的参数,b为第二待拟合的参数,c为第三待拟合的参数。
所述根据所述磨损程度计算车轨更换时间,计算式如下:
其中,T为车轨更换时间,F为待更换车轨的磨损程度,K为第四待拟合的参数。
本实施例提出一种重载列车调度模拟装置,包括:采用数据获取模块获取重载列车的目标任务站点以及列车重量;采用模型建立模块建立多个列车模型,所述多个列车模型具有相同的列车重量以及相同的目标任务站点;使用列车模拟模块将多个列车模型匹配到轨道实时地图,模拟多种不同的线路到达目标任务站点的过程;使用路线计算模块从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度;最后采用列车调度模块以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。本实施例能够找到最高效率的运输路线和运输速度,节约了运输成本。
实施例三、
本实施例提出一种电子设备,包括:存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,该计算机程序被所述处理器执行时,执行所述的一种重载列车调度模拟方法。
该电子设备可以是手机、电脑或平板电脑等,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如实施例中所述的重载列车调度模拟方法。可以理解,电子设备还可以包括,输入/输出(I/O)接口,以及通信组件。
其中,处理器用于执行如上述实施例中的所述的重载列车调度模拟方法中的全部或部分步骤。存储器用于存储各种类型的数据,这些数据例如可以包括电子设备中的任何应用程序或方法的指令,以及应用程序相关的数据。
所述处理器可以是专用集成电路(Application Specific Integrated Cricuit,简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor,简称DSP)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray,简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述实施例中所述的重载列车调度模拟方法。
实施例四、
本实施例提出一种计算机可读存储介质,其存储有可执行指令,所述指令当被执行时使得处理器执行所述的一种重载列车调度模拟方法。
如果以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,本申请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)执行本申请各个实施例所述的重载列车调度模拟方法的全部或部分步骤。
而前述的存储介质包括:闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD(SecureDigital Memory Card安全数字存储卡)或DX(为Memory Data Register,MDR的缩写,内存资料寄存器)存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、APP(Application,应用软件的缩写)应用商城等各种可以存储程序校验码的介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时可以实现上述所述的重载列车调度模拟方法的各个步骤。
本公开中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
本公开的保护范围不限于上述的实施例,显然,本领域的技术人员可以对本公开进行各种改动和变形而不脱离本公开的范围和精神。倘若这些改动和变形属于本公开权利要求及其等同技术的范围,则本公开的意图也包含这些改动和变形在内。

Claims (13)

1.一种重载列车调度模拟方法,其特征在于,包括:
获取重载列车的目标任务站点以及列车重量;
建立多个列车模型,所述多个列车模型具有相同的列车重量以及相同的目标任务站点;
将所述多个列车模型匹配到轨道实时地图,模拟多种不同的线路到达目标任务站点的过程;
从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度;
以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。
2.根据权利要求1所述的重载列车调度模拟方法,其特征在于,所述从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度,包括:
从所有模拟结果中得到最短路线时间、最长路线时间、最低运行速度、最高运行速度;
基于最短路线时间、最长路线时间、最低运行速度、最高运行速度,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度。
3.根据权利要求2所述的重载列车调度模拟方法,其特征在于,所述基于最短路线时间、最长路线时间、最低运行速度、最高运行速度,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度,包括:
基于第一组权重对所述最短路线时间、最长路线时间进行加权平均,得到第一加权平均结果,将第一加权平均结果作为最节约成本的路线时间;
基于第二组权重对所述最低运行速度、最高运行速度进行加权平均,得到第二加权平均结果,将第二加权平均结果作为最节约成本的运行速度。
4.根据权利要求1所述的重载列车调度模拟方法,其特征在于,所述重载列车调度模拟方法,还包括:
步骤S6:基于预设定因素,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;
步骤S7:采集基于预设定因素的模拟结果;
步骤S8:在所述模拟结果满足预设定规则的情况下,以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度;
步骤S9:在所述模拟结果未满足预设定规则的情况下,重新设定第一组权重以及第二组权重,重新计算得到新的最节约成本的路线时间和运行速度,返回步骤S6重新进行模拟,直到所述模拟结果满足预设定规则,停止模拟,以当前新的最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。
5.根据权利要求4所述的重载列车调度模拟方法,其特征在于,所述基于预设定因素,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟,包括:
在预设定因素为重载列车通过堵塞路段的情况下,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;
在轨道实时地图中添加不同任务缓急程度的重载列车,并使得所有不同任务缓急程度的重载列车通过堵塞路段;
基于任务缓急程度进行优先通过排序,按照优先排序结果放行堵塞路段的重载列车。
6.根据权利要求4所述的重载列车调度模拟方法,其特征在于,所述基于预设定因素,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟,包括:
在预设定因素为重载列车的车轨需要更换的情况下,在轨道实时地图中以最节约成本的路线时间和运行速度重新进行模拟;
基于经过待更换车轨的列车重量以及运行速度,计算得到待更换车轨的磨损程度;
根据所述磨损程度计算车轨更换时间;
在车轨更换时间达到预设阈值的情况下,发送需要更换车轨的信息,并将待更换车轨进行标记,在预设定时间段内不允许重载列车经过待更换车轨。
7.根据权利要求6所述的重载列车调度模拟方法,其特征在于,所述基于经过待更换车轨的列车重量以及运行速度,计算得到待更换车轨的磨损程度,计算式如下:
其中,F为待更换车轨的磨损程度,Wi为经过待更换车轨的第i辆列车的列车重量,Vi为经过待更换车轨的第i辆列车的运行速度,n为所有经过待更换车轨的列车数量,a为第一待拟合的参数,b为第二待拟合的参数,c为第三待拟合的参数。
8.根据权利要求6所述的重载列车调度模拟方法,其特征在于,所述根据所述磨损程度计算车轨更换时间,计算式如下:
其中,T为车轨更换时间,F为待更换车轨的磨损程度,K为第四待拟合的参数。
9.根据权利要求4所述的重载列车调度模拟方法,其特征在于,所述重载列车调度模拟方法,还包括:
在以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度或以当前新的最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度的情况下,实时监测重载列车实际运行速度与实际列车位置。
10.根据权利要求4所述的重载列车调度模拟方法,其特征在于,所述重载列车调度模拟方法,还包括:
在t时间段内无法接收实际列车位置的情况下;
采用重载列车实际运行速度乘以t,得到运行距离;
将最后接收到的列车位置加上所述运行距离,得到当前的实际列车位置。
11.一种重载列车调度模拟装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取重载列车的目标任务站点以及列车重量;
模型建立模块,用于建立多个列车模型,所述多个列车模型具有相同的列车重量以及相同的目标任务站点;
列车模拟模块,用于将所述多个列车模型匹配到轨道实时地图,模拟多种不同的线路到达目标任务站点的过程;
路线计算模块,用于从所有模拟结果中,计算得到最节约成本的路线时间和运行速度;
列车调度模块,用于以最节约成本的路线时间和运行速度对重载列车进行调度。
12.一种电子设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器,以及存储器,所述存储器存储指令,当所述指令被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器执行权利要求1~10任一项权利要求所述的重载列车调度模拟方法。
13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其存储有可执行指令,所述指令当被执行时使得处理器执行权利要求1~10任一项权利要求所述的重载列车调度模拟方法。
CN202410100895.XA 2024-01-24 2024-01-24 一种重载列车调度模拟方法及装置 Pending CN118052339A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410100895.XA CN118052339A (zh) 2024-01-24 2024-01-24 一种重载列车调度模拟方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410100895.XA CN118052339A (zh) 2024-01-24 2024-01-24 一种重载列车调度模拟方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN118052339A true CN118052339A (zh) 2024-05-17

Family

ID=91049189

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410100895.XA Pending CN118052339A (zh) 2024-01-24 2024-01-24 一种重载列车调度模拟方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN118052339A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chen et al. Operational design for shuttle systems with modular vehicles under oversaturated traffic: Discrete modeling method
CA2992053C (en) Online hierarchical ensemble of learners for activity time prediction in open pit mining
CN1319220A (zh) 无纸记录系统和方法
CN111768149A (zh) 一种快递物流网络规划优化方法及系统
US20220122011A1 (en) Method and system for operating a fleet of vehicles
CN103310317A (zh) 基于车载gps终端的可视化成品汽车运输管理系统及方法
CN111861009A (zh) 一种智能路由规划方法、装置和设备
US8914168B2 (en) System and method for automated locomotive startup and shutdown recommendations
CN108320494A (zh) 一种公交动态调度方法、存储介质及设备
CN112508488A (zh) 固废车辆运输监控方法、装置、设备及存储介质
CN101273316A (zh) 资产管理系统
CN113537752B (zh) 基于多数据源的交通运输大数据调度方法及调度平台
Leachman et al. Estimating flow times for containerized imports from Asia to the United States through the Western rail network
CN112418475A (zh) 物流路径规划方法、装置、电子设备及存储介质
CN114492904A (zh) 物流管理系统的运输路径优化方法
CN116109081A (zh) 一种基于物联网的动态公交调度优化方法和装置
JP2024092024A (ja) 混雑状況可視化システム及び混雑状況可視化方法
CN117649116A (zh) 一种大数据物流管理系统
CN105740971A (zh) 一种基于车载信息数据的大数据处理方法
CN113450242A (zh) 一种路径偏离式公交调度系统及存储介质和设备
CN118052339A (zh) 一种重载列车调度模拟方法及装置
CN114524004B (zh) 机车运用统计方法、装置、设备和存储介质
CN106652433A (zh) 交巡警服务平台设置方法及装置
CN108805414B (zh) 一种公交车辆计划发车时刻表的调整方法及装置
CN113658429B (zh) 一种公交廊道的协同调度方法及相关装置

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