区段站到发线运用优化研究

摘 要：在既有的站场技术设备、技术作业标准和列车运行图等条件确定的情况下，为提高铁路运输组织效率，通过构建整数规划模型，对到发线运用问题进行求解。以到发线占用时间最短为优化目标，以到发线占用满足时空冲突、单一列车占用单一到发线为约束，使用遗传算法进行求解。通过构建到发线占用时间片，疏解列车与到发线占用时空冲突。研究表明，本文建立的整数规划模型可行，并具有较高的求解效率，能较好地对到发线占用问题进行优化。

关键词：区段站；到发线运用；遗传算法

中图分类号：O224 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2018）08-0124-02

Study on the Optimization of the Application of the

Section Station to the Hair Line

LIU Yuan

（Zhengzhou Railway Bureau Xinxiang Branch，Xinxiang Henan 453000）

Abstract： In order to improve the efficiency of railway transportation organization， the integer programming model is applied to solve the problem of arrival and departure line operation under the condition that the existing station technology equipment， technical operation standard and train diagram and other conditions are determined. Taking the shortest occupation time of arrival line as the optimization objective， we use genetic algorithm to solve the problem of occupying line occupancy to meet the conflict of time and space， single train occupancy to single line. The time - space conflict between the train and the hair line is solved by building up the time slice of the hair line.

Keywords： section stations；use of hair line；genetic algorithm

隨着列车运行速度的不断提高，铁路干线通过能力的差距在不断扩大，铁路车站技术作业效率已经成为提高列车通过能力的瓶颈。铁路区段站主要承担着铁路运输任务的到发解编，是运行线上的重要运输节点。在既有的站场技术设备、技术作业标准和列车运行图等条件确定的情况下，对到发线运用进行优化能显著提高铁路区段站的作业效率。

1 问题描述

区段站到发线运用问题优化研究需满足以下基本条件[1]：①某列车只可占用一条到发线；②某到发线只可占用一列列车；③接发车及调车进路占用咽喉区时间、空间不相互冲突。

2 到发线模型的建立

2.1 模型定义

某区段站某到发场每日接发列车集合为N，[N=N1，N2，N3，…，Nn]，[i∈1，n]，[n]代表每日到达列车总数，[Ni]代表第[i]列到达的列车；到发线集合为M，[M=M1，M2，M3，…，Mm]，[j∈1，m]，m代表到发场到发线总数，[Mj]代表第[j]条到发线；咽喉区进路集合为Y，[Y=Y1，Y2，Y3，…，Yy]，[k∈1，y]，[k]代表咽喉区进路总数，Yk代表咽喉区第y条进路。

2.2 到发线占用因素分析

在研究区段站到发线运用问题时，需明确占用到发线及咽喉区的时间关系。影响占用到发线及咽喉区时间的因素包括：列车等级、列车进路的选择、机车交路、列检作业、货检作业、列车技术作业类别、列车到达时间和列车出发时间。

根据以上影响因素建立区段站列车信息集，设区段站到达第i列列车Ni包含以下信息：

[Ni=N1i，N2i，N3i，N4i，N5i，N6i，N7i，N8i，N9i] （1）

[N1i]代表列车等级，[N2i]代表接车方向及进路选择，[N3i]代表发车方向及进路选择，[N4i]代表机车换乘或换挂状态，[N5i]代表是否需要列检作业，[N6i]代表是否需要货检作业，[N7i]代表列车是否到达解体或编组始发，[N8i]代表到达时间，[N9i]代表出发时间。

2.3 区段站到发线运用模型的建立

建立以到发线占用时间最短为优化目标的数学模型。

[Z=i=1nN9i-N8i] （2）

其中：

[N9i-N8i0] （3）

[j=1mxij=1] （4）

[j=1myij=1] （5）

式（3）中，[N8i]表示到达时间，[N9i]表示出发时间，本式表示列车出发时间要大于等于到达时间。式（4）中，[xij]表示列车占用到发线的关系，若列车Ni占用到发线j则[xij=1]，否则[xij=0]，本式表示列车只可占用一条到发线。式（5）中，[yij]表示超限列车是否占用固定到发线，若超限列车Ni接入可接发超限列车的到发线j，则[yij=1]，否则[yij=0]，本式表示超限列车只可接入固定到发线。

3 到发线问题算法研究

遗传算法是一种基于隐式表达解空间的方法，其中优化问题的解空间并没有相对应的存储形式，而只是通过设计染色体的编码规则，使染色体经过遗传操作后有可能对应解空间中的任一解，从而实现对解空间进行搜索。到发线运用模型是一个二次0-1规划模型，约束条件较为复杂，具有空间和时间二维特性。遗传算法作为一种智能算法，能够很好地优化发线运用问题。

3.1 编码

建立模型和染色体之间的对应关系，将到发线占用关系通过染色体的形式表达出来。由于二进制编码具有操作简单易行的优点，采用二进制编码形式，构建有n列列车的集合，集合中每个元素代表该列车占用的到发线。

3.2 设计遗传算子

采用最佳保留选择的选择方式，将种群中的最优个体完整复制给下一代种群，这样做能保证迭代过后，最終选择的染色体是历次迭代中的最优个体。采用均匀交叉的方式，将两个配对的个体每个基因座上的基因都已相同的交叉概率进行交换，从而形成两个新的个体。采用基础为变异，每一个基因座上的值都具有相同的变异概率。完成变异操作后，根据时间片的对应关系，判断出染色体是否可行，若不可行，则删除此条染色体，并重新生成新的染色体。

4 案例分析

新乡车站南运转场上行到发场衔接新菏线、新焦线、京广上行外包线，拥有到发线9条，主要承担京广上行线、新菏线、新焦线到达解体和编组始发列车的到发解编。其中，新焦线日均发车81列，新菏线日均到达66列，京广上行外包线日均到发139列。南运转场上行到发场每日最繁忙时段为12：00—15：00，对此进行到发线运用优化。为简化计算，假设到发场内有股道时，立即接受后方站预告，本站技术作业后，向前方站预告时，前方站立即接受预告。

遗传算法的参数设置：迭代次数为350代，种群规模取60，交叉概率取0.74，变异概率取0.03。利用MATLAB软件进行计算并得到帕累托解。

以到发线占用时间最短为优化目标，经计算，12：00—15：00时段内，列车占用时间优化后为18：14，较优化前的23：20，占用时间减少了21.9%。

5 结论

对于区段站到发线运用问题，考虑到列车技术作业对接发列车的影响，并利用时间片表达列车约束关系，提高计算效率。通过构建以占用到发线时间最短为优化目标的到发线优化模型，设计了遗传算法进行求解。通过案例分析表明，构建的模型和算法能够达到整体优化区段站到发线运用的目的。

参考文献：

[1]刘源.高铁站到发线运用模型与算法[J].现代交通技术，2015（4）：69-73.