【路径规划】基于模拟退火算法的综合考虑区段列车与直达列车的编组计划优化方法Matlab论文复现

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🔥 内容介绍

在铁路运输网络中，编组计划是连接货物运输需求与运输能力的核心环节，其合理与否直接影响运输效率、成本控制和服务质量。区段列车（在特定区段内往返运行，承担区段内货物集散）与直达列车（跨多个区段直达目的地，减少中途改编）的协同优化是编组计划的关键难题 —— 过度依赖直达列车可能导致资源浪费（如低负荷运行），而区段列车比例过高则会增加中途改编次数和运输时间。模拟退火算法凭借其强大的全局寻优能力，能够在复杂约束条件下找到近似最优解，为该问题提供了有效的解决方案。本文将系统阐述基于模拟退火算法的编组计划优化方法，实现两种列车类型的动态平衡。

一、问题描述与优化目标

（一）编组计划核心要素

铁路编组计划的核心是确定货物列车的编组方式、运行路径及发车频次，需综合考虑以下要素：

• 货物流量与流向：各发站到到站的货物批量、运输时限要求，是决定列车类型（区段或直达）的基础。例如，大宗货物从矿区到港口的稳定大运量需求，适合开行直达列车；而零散货物在区域内的分散运输，则更适合区段列车集散。

• 车站改编能力：区段列车需在编组站进行货物解编重组，车站的改编设备容量、作业效率（如每小时最大改编辆数）构成硬约束，过度饱和会导致延误。

• 线路运输能力：区段内的线路容量（如每日最大列车对数）限制了列车开行数量，需避免线路拥堵。

• 两种列车的特性差异：直达列车可减少改编次数（降低作业成本和时间损耗），但需满足 “足够批量” 以保证经济性；区段列车灵活性高，但多次改编会增加总运输时间和成本。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function t=getT(x,u1,u2)

t=(x-u1)/(u2-u1);

if t<0

    t=0;

elseif t>u2

    t=u2;

end

end

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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