Изменение расписания поездов
В задачах назначения путей в большинстве работ рассматриваются проблемы сортировки и планирования на сортировочных или маневровых станциях. Маневрирование можно охарактеризовать как процесс, при котором состав поезда меняется на следующем отправлении. Сервисы описывают проблемы назначения маневровых работ как проблема поиска вагонов (RRT). При этой задаче каждый грузовой вагон получает значение приоритета, которое связано со сроком оплаты каждого отправляющегося поезда.
Основная цель этой проблемы - минимизировать общее маневрирование, эксплуатационные расходы за счет минимизации общего взвешенного отправления всех отправляющихся поездов на маневровой станции, разработать целочисленную модель программирования для составления расписания маневровых работ, а также выделения путей на станциях прибытия и классификации. проблема маневрирования поезда (TUSP), которая влечет за собой назначение единиц поезда из депо или маневровую станцию на регулярное движение поездов таким образом, чтобы избежать конфликта в результирующих операциях. Важно, ограничение TUSP состоит в том, что все пути должны обрабатываться в порядке «последний пришел - первый ушел» (LIFO), что означает, что поезда могут только войти с одной стороны.
Задача назначения путей (TAP) определяет максимальное количество поездов, которые могут быть назначены на станции без использования шунтирование. Показывает, что TAP является NP-трудным и представляет две модели целочисленного программирования для решения этой проблемы. Подход объединяет длины путей вместе с тремя наиболее распространенными типами компоновки дворов: первым пришел - первым вышел (FIFO), LIFO и СВОБОДНЫЕ треки, где СВОБОДНО - это комбинация LIFO и FIFO, решают проблему с назначением треков в автономном режиме учет хаотичности системы и сосредоточение внимания на обнаружении участков с ограниченной пропускной способностью на вокзалах.
Минимизация задержек - это междисциплинарная проблема, которая широко обсуждается в самых разных областях. Обзор проблемных моделей и подходов к решению в отношении перепланирования на железной дороге сетей. Некоторые работы, такие как Dollevoet et al. (2011) и Schöbel (2009) обсуждают минимизацию полные (взвешенные) задержки поездов и использовать эвристику с быстрым вычислением для решения таких проблем (Dollevoet and Huisman, 2014).
Поскольку представленные выше модели ориентированы на уровень тактического планирования, время прибытия поездов можно смоделировать, включая хаотическое и разнобойное расширение для учета разного времени прибытия в процессе оптимизации.
Алгоритмы в реальном времени для перепланирования железнодорожных систем
В предыдущем разделе мы обсудили различные проблемы назначения треков; однако большинство из них относятся к тактическому уровню и не может изменить график назначения треков в случае сбоев во время фактических операций. Чтобы исправить это, Кай и Го (1994) предложил переназначить поезда на пути в реальном времени. Прошлые работы в основном состоят из моделей оптимизации в реальном времени для решения железнодорожных сети при возникновении сбоев (Bettinelli et al., 2017). Обзор моделей и алгоритмов восстановления для железных дорог в реальном времени изменение расписания было представлено Cacchiani et al. (2014).
Как обсуждалось в управлении сбоями на железной дороге, это сочетание трех различных аспектов: расписания, подвижной состав и экипаж. Обсуждается изменение расписания движения высокоскоростных поездов дальнего следования в условиях сильной нестабильности в реальном времени. Жан и др. (2015). Zhan et al. (2015) разработали систему поддержки принятия решений (DSS), которая нашла решения для перепланирования в реальном времени. в течение 10 минут вычислительного времени. Другие модели, разработанные Fischetti и Monaci (2017) и Corman et al. (2010) найдено практические решения для изменения расписания поездов в реальном времени за секунды. Винтер и Циммерманн (2000) разработали эвристический подход, который назначает трамваи на пути в реальном времени с учетом отправления оставшихся трамваев дня. Если глобальный оптимум не найденные в режиме реального времени, трамваи могут быть снова переназначены, чтобы соответствовать расписанию каждого трамвая на следующий день.
В описанных выше работах все представленные модели решаются в реальном времени. Ограничения по времени для решения проблемы в реальном времени нет строго указано. В то время как Fischetti and Monaci (2017) и Corman et al. (2010) пытались найти практические решения в рамках секунд, Жан и др. (2015) приняли решение найти решение в течение 10 мин.Расчетное время для решения RT-TAP равно времени между последним получением нами точного обновления ожидаемого времени прибытия поезда и его Фактический заезд во двор. Это позволяет диспетчеру поезда предлагать путь входящему поезду по его прибытии.
Вклад
Из литературного обзора прошлых работ можно сделать вывод, что область назначения поездов с опозданием на пути в реальном времени все еще остается не до конца изучен. Это также подтверждается Gilg et al. (2018), который указывает на отсутствие литературы о влиянии опоздание поезда по плановому расписанию депо.
Из вышеупомянутых исследований, работы Gilg et al. (2018) и Винтер и Циммерманн (2000) являются ближайшими известными к нашей работе. Однако модель Gilg et al. (2018) относится к тактическому уровню и считает расписание фиксированным. Он включает
ожидаемое отклонение времени прибытия, но при реальных операциях время прибытия и отправления все еще может отличаться от ожидаемых значений. Модель, представленная Винтером и Циммерманном (2000), ближе к решению RT-TAP, поскольку она рассматривает трамваи как припаркованные на станции и включает время прибытия и отправления в режиме реального времени. Однако модель разрабатывается на единой конной верфи и фокусируется на стоянке, а не на проезде на станции. Кроме того, когда назначения не являются «оптимальными», он считает, что трамвай легко выезжает на текущий путь и изменяет назначение пути. В частности, последнего следует избегать в случае грузовых поездов из-за их значительная длина и вес. Это делает алгоритмы решения, представленные Gilg et al. (2018) и Винтер и Циммерманн (2000) не подходит для RT-TAP, рассматриваемого в этом исследовании.
В работе исследуется RT-TAP и предлагается математический подход для решения поставленной задачи. Кроме того, представлены два метода решения для распределения грузовых поездов по путям на любой железнодорожной станции в режиме реального времени. Предлагаемая модель переназначена на прибывающие поезда на пути каждый раз, когда поезд прибывает на станцию, чтобы свести к минимуму общие взвешенные задержки отправляющихся поездов в случае задержки.