面向需求軌道列車時刻表優(yōu)化

目錄
從書序　
前言　
第1章　緒論　1　
1.1　基礎概念　1　
1.1.1　列車運行圖　2　
1.1.2　運營環(huán)境　5　
1.1.3　客流需求　6　
1.2　研究問題　7　
1.2.1　新增列車運行線問題　8　
1.2.2　周期性列車時刻表問題　9　
1.2.3　列車實時調度問題　9　
1.2.4　面向需求列車時刻表問題　10　
1.2.5　列車時刻表延伸問題　11　
1.3　建模方法　12　
1.3.1　決策變量　12　
1.3.2　約束條件　13　
1.3.3　優(yōu)化目標　14　
1.4　求解算法　15　
1.4.1　問題簡化方法　15　
1.4.2　智能計算方法　15　
1.4.3　模型修正方法　16　
1.4.4　直接分解方法　17　
1.4.5　對偶分解方法　18　
1.5　內容結構　20　
第2章　時變需求下列車時刻表建模及精確求解　22　
2.1　引言　22　
2.2　問題分析　25　
2.3　集成2次整數規(guī)劃模型　27
2.3.1　有效加載時間窗　27　
2.3.2　乘客等待時間　28　
2.3.3　目標函數　29　
2.3.4　約束條件　30　
2.4　分鐘需求下優(yōu)化模型重構　33　
2.4.1　修改加載時間窗　33　
2.4.2　添加約束條件　34　
2.4.3　修改目標函數　35　
2.5　小時需求下優(yōu)化模型重構　36　
2.5.1　需求間隔和規(guī)劃期限變化　36　
2.5.2　候車時間和在車人數修正　37　
2.5.3　分段線性模型修改　41　
2.6　數值算例　42　
2.6.1　分鐘需求下案例　43　
2.6.2　小時需求下案例　45　
2.7　結束語　51　
第3章　超擁擠環(huán)境下列車時刻表優(yōu)化　58　
3.1　引言　58　
3.2　問題分析　60　
3.3　基于累計變量的0-1規(guī)劃模型　64　
3.3.1　客流加載過程　64　
3.3.2　約束條件　68　
3.3.3　目標函數　70　
3.4　面向現(xiàn)實的整數規(guī)劃模型　70　
3.4.1　乘客最晚到站臨界時刻　70　
3.4.2　時刻表問題的基本約束　72　
3.4.3　乘客有效加載時間窗　73　
3.4.4　列車供給約束　74　
3.4.5　目標函數　76　
3.5　用于單車站的啟發(fā)式算法　77　
3.5.1　局部改進算法　77　
3.5.2　簡單算例　81　
3.6　用于多車站的遺傳算法　82
3.6.1　染色體編碼　82　
3.6.2　計算適應度　83　
3.7　數值算例　84　
3.7.1　已知數據和設置參數　84　
3.7.2　數值計算　85　
3.7.3　系統(tǒng)研發(fā)　88　
3.8　結束語　91　
第4章　多線路列車時刻表協(xié)同優(yōu)化　93　
4.1　引言　93　
4.2　問題分析　95　
4.2.1　研究背景　95　
4.2.2　符號設置　96　
4.3　優(yōu)化模型　97　
4.3.1　單線路情況　97　
4.3.2　兩線路情況　99　
4.4　求解單線路的動態(tài)規(guī)劃算法　105　
4.5　求解兩線路的遺傳算法　108　
4.6　數值算例　111　
4.6.1　數據輸入　111　
4.6.2　單線路情況　112　
4.6.3　兩線路情況　114　
4.7　結束語　115　
第5章　越行環(huán)境下列車時刻表優(yōu)化及列生成方法　117　
5.1　引言　117　
5.2　問題分析　121　
5.2.1　問題描述　121　
5.2.2　時空網絡構建　123　
5.3　數學模型　124　
5.3.1　符號與變量　124　
5.3.2　目標函數　127　
5.3.3　約束條件　128　
5.4　基于對偶變量替換的列生成算法　131　
5.4.1　檢驗數計算　131
5.4.2　對偶變量替換　136　
5.4.3　動態(tài)規(guī)劃算法　138　
5.5　分支定價切割算法　143　
5.5.1　算法框架　143　
5.5.2　有效不等式　144　
5.5.3　下界生成　146　
5.5.4　分支策略　147　
5.5.5　上界生成　149　
5.6　數值算例　150　
5.6.1　小規(guī)模算例　150　
5.6.2　大規(guī)模算例　153　
5.6.3　比較性算例　157　
5.7　結束語　160　
第6章　柔性架構下列車時刻表及ADMM算法　161　
6.1　引言　161　
6.2　問題分析　166　
6.2.1　問題描述　166　
6.2.2　出發(fā)時間窗　166　
6.2.3　時空網絡　170　
6.3　基于弧的0-1整數規(guī)劃模型　172　
6.3.1　優(yōu)化目標　172　
6.3.2　約束條件　172　
6.4　求解普通列車時刻表的拉格朗日方法　177　
6.4.1　問題說明　177　
6.4.2　問題松弛　177　
6.4.3　算法框架　179　
6.5　求解柔性列車時刻表的ADMM方法　180　
6.5.1　增廣和分解　181　
6.5.2　基于優(yōu)先權的計算順序　185　
6.5.3　時變最短路徑算法　188　
6.5.4　局部上界生成算法　190　
6.6　數值計算　191　
6.6.1　京滬高速鐵路算例　191
6.6.2　補充的比較算例　198　
6.7　結束語　202　
第7章　公交車輛調度中指派和路徑決策的協(xié)同　203　
7.1　引言　203　
7.2　問題分析　208　
7.2.1　問題描述　208　
7.2.2　符號、變量和公式　209　
7.2.3　時空節(jié)點和時空弧構建　212　
7.2.4　弧費用　216　
7.2.5　連接網絡、時空網絡和時空連接網絡比較　217　
7.3　基于變量分離的拉格朗日分解　219　
7.3.1　費用特性　219　
7.3.2　問題分解　221　
7.3.3　管理學解釋　223　
7.3.4　上界生成算法　225　
7.4　基于對稱性打破的增強模型　226　
7.4.1　增強模型　227　
7.4.2　有序指派算法　229　
7.5　實時調度應用　232　
7.6　數值實驗　233　
7.6.1　簡單例子　233　
7.6.2　測試計算比較　238　
7.6.3　中大型數值測試　239　
7.7　結束語　244　
參考文獻　249　
《交通與數據科學叢書》數目　262
彩圖