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    时间:2016-10-28来源:龙8国际_龙8娱乐_龙8国际娱乐平台 本文已影响
    相关热词搜索:建模 研究生 数学 论文 研究生数学建模大赛 研究生数学建模含金量 研究生数学建模省奖 篇一:全国研究生数学建模竞赛论文--范例 全国第五届研究生数学建模竞赛 题 目 货运列车的编组调度问题 摘 要 货运列车的编组调度问题是铁路运输系统的关键问题之一。合理地设计编组调度方案对于提高铁路运输能力和运行效率具有十分重要的意义,是关乎我国铁路系统能否又好又快发展的全局性问题。针对货运列车的编组调度问题,在深入研究编组站中到达列车的转发、解体及新车编发等规则和要求的基础上,对所提供的数据进行了分析和处理,建立了各问题相应的数学模型,制订了相应的编组调度方案: 针对问题一,详细探讨了白、夜班中所有车辆在编组站的滞留时间,包括解体等待时间、解体时间、编组时间、出发等待时间以及转发时间等等;求出了所有车辆在编组站的滞留时间之和,并用其除以所有车辆的总数,即得到每班中时的优化模型;模型以每班的最小中时为目标函数,其约束条件包括出发列车的总重量、总长度、每辆车的中时约束等等;最后利用遗传算法和Matlab遗传算法工具箱,计算出了白班和夜班的最小中时,并给出了详细的列车解体计划和编组方案。 针对问题二,优先考虑了发往S1的货物、军用货物及救灾货物等的运输问题;优先安排了含有专供货物和救灾货物车辆数较多的列车,使其尽快解体、编组和发车,以减少其等待时间。建模时,在问题一模型的基础上添加了专供货物和救灾货物车辆的中时约束,并利用遗传算法计算出了每班的最小中时,制订了列车解体计划和编组方案。 针对问题三,由于所提供的信息具有动态性,所以在解编列车时,要对后续车辆和现存车辆的具体情况同时进行分析才能作出合理决策。在考虑相邻时段递推关系的基础上,以每班的最小中时和发出车辆最大数目为目标函数,建立了一个多目标多阶段动态规划模型,并利用神经网络方法和Matlab软件计算出了每班的最小中时和发出车辆的最大数目,制订了列车解体计划和编组方案。 针对问题四,首先根据已知条件处理了所给的数据,然后在模型一的基础上建立了相应的模型,并计算出了相应各班的中时,给出了相应的调度方案。 针对问题五,根据编组方案计算出了一昼夜该编组站能编组的最多车辆数和相应各班的中时,并根据结果得出了该编组站可以提高资源利用率和运行效率的结论。 最后提出了编组方案的改进方法,并对铁路运输问题提出了自己的建议和意见。 关键词:解体;编组;遗传算法;动态规划模型 参赛队号 1. 问题重述 货运列车编组调度的科学性和合理性直接影响着货物运输的效率。某货运车站担负着国内东西和南北两大铁路干线上货运列车的编组调度任务,是我国沟通南北、连接东西的交通要道,素有铁路“心脏”之称。每天最多有400多列货车(无客车)在这里进出,有20000多辆(节)车辆在这里集结和解编。该站南北长6000余米、东西宽800余米,占地5.3平方公里(如附件1图),采用双向纵列式三级六场机械化驼峰编组站站型,即上行线方向(发往北、西)和下行线方向(发往南、东),上行线和下行线又分别包含有到达场、编组场和出发场。共有l51条站线,全长390多公里,其下行线的到达场12条,记为XD(k)(k =1,2,?,12);编组场36条,记为XB(k)(k =1,2,?,36);出发场24条,记为XF(k)(k =1,2,?,24)。上行线的到达场12条,记为SD(k)(k =1,2,?, 12);编组场36条,记为SB(k) (k =1,2,?,36);出发场23条,记为SF(k)(k =1,2,?, 23)。另外下行线和上行线各有一个转发场(用于下行线与上行线之间的转换场地),各有4条线路,分别记为XZF(k)和SZF(k)(k =1,2,3,4)。从每个到达场都有两条线路经驼峰区与相应的编组场相连,场区示意图如图1所示。注意:在这个问题里不考虑该车站装卸场的装卸作业。 实际中,货运列车编组的流程是:对于从上行线和下行线的各方向经过该站的每一列货运列车分别驶入各自的到达场内停靠,然后根据每一辆车的货物去向通过驼峰解体,分别向各自的编组场不同轨道线集结,从而编组成一列新的发往某一个方向的列车,最后转往上行线或下行线的出发场待发。编组工作每天分为白班和夜班两个班次,从早晨6:00点到18:00点为白班,18:00点到第二天早晨6:00点为夜班。每班各分为四个时段,白班:6:00~8:00,8:00~12:00,12:00~15:00,15:00~18:00;夜班:18:00~20:00,20:00~24:00,0:00~3:00,3:00~6:00。铁路管理部门希望车站的编组调度工作快速高效,衡量编组调度效率的主要指标是“中时”(从列车进入到达场至重新编组成新的列车驶入出发场后,其每辆车的平均时间,即每辆车在车站的平均中转停留时间)。每个时段都有相应的任务指标要求,一般要求列车在到达场停留时间最多不得超两个时段,中时最多不得超过8小时。 根据实际作业情况可知,机车将待解体的列车从到达场推到驼峰轨道线上,缓慢运动中进行解体操作,解体后的车辆靠惯性(无动力)运行至编组场轨道上。每组车辆(一辆或同方向的若干辆)从到达场经驼峰解体到编组场集结平均大约需要10分钟;从编组场牵引一列车到出发场大约需要5分钟;无调车(无需编组的列车,含专列)直接经过转发场做必要的技术处理后进入出发场大约需要15分钟;由上(下)行线编组场经转发场到达下(上)行线出发场一次约需20分钟。编组调度规程规定每辆重车不超过80T(含车自重20T),一般要求每列车总重量不超过4800T,总长最多不超过70辆。列车编组的各操作环节都是定班、定点、定人作业,自动控制流程。一般新编列车的车辆均发往同一方向,按到站次序由远至近依次排列,同一到站的车辆相连。通常情况下,货物列车的相关信息(列车车次、列车到站、编组车辆数、列车重量、列车长度等)有具体的预确报制度(附件3),但确切的信息在列车到站时方能确定。 附件2给出某一天24小时内经过该车站货运列车的相关数据,请根据实际情况和相关数据依次研究解决下列问题: (1)试设计快速自动实现车辆编组调度方案的优化模型或算法,并给出附件2中车辆可行的编组方案(包括解体程序、轨道编号、车辆数量、集结程序、新列车的组成等),主要使每班的中时尽量地少。 2(2)发往S1的货物和军用物资都为特别专供货物,需要保障优先运送。如果要求装载这类物资的车辆必须在2小时内发出(即中时不超过2小时);同时发往地震灾区(向西方向某些车站)的救灾货物车辆要求中时不超过1小时,请你们给出相应的调度方案,并计算相应每班的中时。 (3)如果调度室在列车到达前两小时能够获取列车的相关信息,请利用这些信息制定可行的列车编组调度方案,使每班的中时尽量少,发出的车辆尽量多。 (4)如果因自然灾害导致S3以南的铁路中断,需要将有关的车辆转向东方向经E4向南绕行,请你们给出相应的调度方案,并计算相应每班的中时。 (5)假设编组完成的列车都能及时发出,按照你们的编组调度方案分析研究该编组站一天24小时最多能编组完成多少车辆,相应每班的中时是多少?即根据所建立模型进一步分析该编组站能否再提高资源的利用率和运行效率。 (6)目前我国的铁路资源紧张,需大于求,如何改进编组调度方案,才使得现有的铁路设施有更高的利用率,产生更高效益,谈谈建议和意见。 2.基本假设 本假设适用于各个问题: (1)假设有足够的驼峰机车供列车解体使用; (2)编组场到出发场可以认为有多条,能够满足需求。即多辆列车编组完毕后进入出发场时不会发生冲突; (3)所有时间均以分钟为单位。 3.通用符号说明34.问题一 模型建立、求解及方案设计 4.1问题分析 对于问题一,为使每班的中时尽量地少,我们应该使每列到达列车尽可能快地进行解体、编组、减少等待时间,尽可能地使到达场、编组场和出发场达到接续状态,从而充分发挥编组站的效率和作用。在此过程中,我们既应考虑到到达列车的情况,又要考虑到后续列车的情况以及时间和场地的约束:首先同一时刻,等待解体的列车数量必须在到达场的容纳能力之内;其次,因为在每个到达场只有两条轨道经驼峰区与编组场相连,所以就要避免进入驼峰区造成冲突,这就要求合理地制定各到达列车的解体次序,使列车能一个接一个有序地进入驼峰场,使列车在每条路径上都尽可能地保持接续解体状态;最后我们还要综合考虑每个出发列车总重量、总长度的上、下限约束以及每列车的中时约束和其在到达场的停留时间约束等等各个环节,以建立使每班的中时尽量少的数学模型。 4.2模型假设 (1)假设连接编组场到出发场的路径有很多,即只要列车编组完就可以立即牵引到出发场; (2)假设有足够多的机头,能编组成多少列车,就能有多少量机头将其牵走; (3)在以附件2表1、表2作为初状态时,假设6:00时刻编组场、出发场各个轨道为空,即在此刻不考虑编组场、到达场的空间约束; (4)无调车直接去往转发场而不在到达场停留。 4 4.3符号说明4.4模型建立 对于每班中时的计算,我们考虑了该班中每列列车发往各个方向的车辆在编组站滞留时间之和,包括每辆车的解体等待时间、解体时间、编组时间、发车等待时间以至转发时间等等,从而得到所有车辆在编组站的滞留时间,然后求出每班中所有列车所含车辆的总数,用所有车辆的滞留时间之和除以这些车辆数,即得到每班中时的计算方法。 以每班的中时最小为目标函数,得到问题的模型如下: 目标函数:minz?i?Pkj?Fkfw?0????BT1j?DTi?5?jk?20?1??jk??Yijw?15?qee?Q? ??X n?1w?0291(4-1) inw??qee?Q 约束条件: (1)第i列车的中时约束: ???BT w?0j?Fkf1j?DTi?5?jk?20?1??jk??Yijw? ??X n?1w?0291ui?15?1?ui??8?60 (4-2) inw (2)第i列车的到达时刻DTi与分解时刻JTi之间的约束: DTi?JTi (4-3) 即第i列车的到达时刻DTi要小于等于其分解时刻JTi。 (3)第i列车的编组时刻BTj与分解时刻JTi的约束: 5篇二:龙8国际_龙8娱乐_龙8国际娱乐平台上传流程 参赛队上传论文流程 参赛队通过网址http://gmcm.seu.edu.cn/登陆系统之后,先查看本队是否已审核通过且已缴费,只有同时满足这两种情况才能在竞赛时间内下载试题以及在竞赛结束时上传论文。 注意事项:参赛队在竞赛的过程中,必须严格按照如下流程来操作,且注意各阶段的操作时间,谢谢合作! 一、 试题下载 操作时间:2015-09-17 08:00:00到2015-09-22 12:00:00 1. 在浏览器地址栏中输入“全国研究生数学建模竞赛网站”网址。 网站地址:http://gmcm.seu.edu.cn/ 2. 在登录区域中,选择“参赛队登录”页签,如图1所示。 图1参赛队登录页面 3. 在登录区域中输入“用户名”、“密码”、“验证码”,单击“登录”。 4. 登录平台后,在左侧菜单栏中选择“选手中心>选手首页”。(整个竞赛过 程都在图2所示的功能页中进行操作) 图2选手首页 5. 在图2页面“竞赛相关”区域中查看竞赛各个阶段的时间信息,只有在下载 试题时间内才能下载试题。 6. 9月17日8:00后,单击图2页面中“下载试题”按钮,进入试题下载页面, 如图3所示。图3试题下载页面 7. 单击图3页面中“FileMD5.exe”即可下载MD5码工具。 MD5工具用途: ? 下载试题后,生成试题包的检验码,验证下载的试题包是否正确。 ? 备竞赛结束时,上传文件前,用于生成需要上传的文件识别码, 8. 单击图3页面中“下载试题”按钮,获取竞赛试题。并将下载的试题zip包 保存备用。 9. 打开“FileMD5.exe”,将已下载的试题包拖入工具中生成MD5码,如图4 所示,并查看图4所生成的MD5码是否与试题下载页面公布的“校验码”一致,以确保下载题目是正确的。图4生成MD5码 10. 9月18日8:00,图3试题下载页面中“试题解压密码”处公布解密zip试题 包的密码,使用该密码解密试题后即可看到试题内容。 图5解压试题包 二、提交识别码 操作时间:2015-09-18 08:00:00到2015-09-22 12:00:00 操作前准备: - 提交识别码前,参赛队将准备上传的最终参赛论文先转成pdf格式。 - 将参赛论文以该规则命名:参赛试题号+队号,例AK0111.pdf,其中A为参赛试题号,K0111为队号。 - 在正确将论文的pdf格式文档进行命名之后,需要对参赛论文使用FileMD5.exe工具生成识别码(即MD5码)(具体操作可参见图3试题下载页面的“识别码软件说明”,识别码应为32位)。 1. 在浏览器地址栏中输入“全国研究生数学建模竞赛网站”网址。 网站地址: 2. 在登录区域中,选择“参赛队登录”页签。 图6参赛队登录页面: 3. 在登录区域中输入“用户名”、“密码”、“验证码”,单击“登录”。 4. 登录平台后,在左侧菜单栏中选择“选手中心>选手首页”。 5. 9月22日12:00前,在图7选手首页“竞赛相关”区域中单击“提交识别码”按钮。 图7首页页面篇三:2014年全国研究生数学建模竞赛一等奖论文(E题) (由组委会填写) 第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛 学 校 参赛队号 西安理工大学 10700002 1.柯俊山 队员姓名 2.朱文奇 3.胡 凯 (由组委会填写) 第十一届华为杯全国研究生数学建模竞赛 题 目乘用车物流运输计划问题 摘 要: 本文主要解决的是乘用车整车物流的运输调度问题,通过对轿运车的空间利用率和运输成本进行优化,建立整数规划模型,设计了启发式算法,求解出了各种运输条件下的详细装载与运输方案。 针对前三问,由于不考虑目的地和轿运车的路径选择,将问题抽象为带装载组合约束的一维装车问题,优化目标是在保证完成运输任务的前提下尽可能满载,选择最优装载组合方案使得所使用的轿运车数量最少。对于满载的条件,将其简化为考虑轿运车的空间利用率最大,最终建立了空间利用率最大化和运输成本最小化的两阶段装载优化模型。该模型类似于双目标规划模型,很难求解。为此,将空间利用率最大转换为长度余量最少,并为其设定一个经验阈值,将问题转换为求解整数规划问题,利用分支定界法进行求解。由于分支定界法有时并不能求得最优解,设计了一种基于阈值的启发式调整优化算法。最后,设计了求解该类问题的通用算法程序,并对前三问的具体问题进行了求解和验证。通过求解得出,满足前三问运输任务的1-1型轿运车和1-2型轿运车数量如下表所示(具体的乘用车装载方案见表2、表5、表7): 第一问 第二问 第三问 1-11612 25 1-2 2 1 5 针对问题四,其是在问题一的基础上加入了整车目的地的条件,需要考虑最优路径的选择。在运输成本上,加入了行驶里程成本,因而可以建立所使用的轿运车数量最少和总里程最少的双目标整数规划模型。对于此种模型,可以采用前三问所设计的通用算法进行求解。此时,需要重新设计启发式调整优化算法。为此,根据路线距离的远近和轿运车数量需要满足的比例约束条件设计 了新的调整优化方案。最终求得的各目的地的轿运车使用数量如下表所示,此时的总路程为6404,具体装载方案见表9。 1-1型 1-2型 总量 A 1 4 5 B 6 0 6 C 9 0 9 D 5 0 5 总数 21 4 25 针对问题五,作为问题四的扩展研究,类似于问题四建立了双目标规划模型。由于乘用车的种类达到了45种,导致轿运车的装载组合方案急剧增多。如果仍采用穷举法确定装载组合方案,将产生“组合爆炸”。为此,采用基于排样算法的装载优化算法,来避免这种现象。这种算法的基本流程是:首先按照乘用车的宽、高将乘用车分为“高”、“低窄”、“低宽”三种车型; 然后根据不同类型的乘用车在不同目的地的需求量,构建关系树;接着根据关系树和启发式调整优化算法来确立初步配载方案;最后验证配载方案是否满足约束条件以求得最终方案。其中,启发式调整优化算法仍然是基于经验的,这里主要考虑轿运车上层空间的利用率最大化和距离较远的点以尽可能地减少轿运车的数量,同时也要满足不同轿运车型之间的数量比例约束。最终求得的各目的地轿运车的详细使用量如下表所示,并且完成运输任务所需行驶的总里程为35140。 关键词:整车物流 整数规划 分支定界法 经验阈值 启发式调整优化 排样算法一、 问题重述 1.1 问题背景 整车物流指的是按照客户订单对整车快速配送的全过程。随着我国汽车工 业的高速发展,整车物流量,特别是乘用车的整车物流量迅速增长。 乘用车生产厂家根据全国客户的购车订单,向物流公司下达运输乘用车到全国各地的任务,物流公司则根据下达的任务制定运输计划并配送这批乘用车。为此,物流公司首先要从他们当时可以调用的“轿运车”中选择出若干辆轿运车,进而给出其中每一辆轿运车上乘用车的装载方案和目的地,以保证运输任务的完成。“轿运车”是通过公路来运输乘用车整车的专用运输车,根据型号的不同有单层和双层两种类型,而单层轿运车实际中很少使用,本题仅考虑双层轿运车。 在确保完成运输任务的前提下,物流公司追求降低运输成本。但由于轿运车、乘用车有多种规格等原因,当前很多物流公司在制定运输计划时主要依赖调度人员的经验,在面对复杂的运输任务时,往往效率低下,而且运输成本不尽理想。 1.2 已知信息 (1)每种轿运车上、下层装载区域均可等价看成长方形,各列乘用车均纵向摆放,相邻乘用车之间纵向及横向的安全车距均至少为0.1米,下层力争装满,上层两列力求对称,以保证轿运车行驶平稳。 (2)1-1型及2-2型轿运车上、下层装载区域相同;第五问中1-2型轿运车上、下层装载区域长度相同,但上层比下层宽0.8米。 (3)受层高限制,高度超过1.7米的乘用车只能装在1-1、1-2型下层,2-2型上、下层均不能装载高度超过1.7米的乘用车。 (4)在轿运车使用数量相同情况下,1-1型轿运车的使用成本较低,2-2型较高,1-2型略低于前两者的平均值,但物流公司1-2型轿运车拥有量小,为方便后续任务安排,每次1-2型轿运车使用量不超过1-1型轿运车使用量的20%。 (5)在轿运车使用数量及型号均相同情况下,行驶里程短的成本低。 1.3 需要解决的问题 请为物流公司安排以下五次运输,制定详细计划,含所需要各种类型轿运车的数量、每辆轿运车的乘用车装载方案、行车路线。(前三问目的地只有一个,可提供一个通用程序;后两问也要给出启发式算法的程序,优化模型则更佳): (1)物流公司要运输Ⅰ车型的乘用车100辆及Ⅱ车型的乘用车68辆。 (2)物流公司要运输Ⅱ车型的乘用车72辆及Ⅲ车型的乘用车52辆。 (3)物流公司要运输Ⅰ车型的乘用车156辆、Ⅱ车型的乘用车102辆及Ⅲ车型的乘用车39辆。 (4)物流公司要运输166辆Ⅰ车型的乘用车(其中目的地是A、B、C、D的分别为42、50、33、41辆)和78辆Ⅱ车型的乘用车(其中目的地是A、C的分别为31、47辆)。 (5)根据附件表1给出的物流公司需要运输的乘用车类型(含序号)、尺寸大小、数量和目的地和附件表2给出的可以调用的轿运车类型(含序号)、数量和装载区域大小,采用启发式算法,求解装载、运输方案,并自行设计运输方案的表达形式。二、 模型假设 (1) 每辆轿运车装载乘用车的组合是独立的; (2) 轿运车装载乘用车时上下层部分是对称的,即数量一致; (3) 轿运车到达目的地后原地待命,无须放空返回; (4) 轿运车在运输过程中不存在往返情况; (5) 每次卸车成本可以忽略不计。 三、 基本符号说明四、 问题分析 本文研究的是乘用车物流运输计划问题,通过对轿运车的空间利用率和运输成本进行优化,设计启发式算法,以求解各种运输条件下详细的装载与运输方案,能够使得轿运车的利用率达到最高、运输成本达到最低、行车路线最优。针对题中的五个问题,分析如下: 4.1 问题一分析 题目要求给出运输Ⅰ车型的乘用车100辆及Ⅱ车型的乘用车68辆时物流公司的运输方案。本问题即将给定数量的Ⅰ车型和Ⅱ车型乘用车装载到1-1型轿运车和1-2型轿运车上,并使得所用的1-1型轿运车和1-2型轿运车数量之和最少,亦即成本最少。并在满足数量最少的情况下,求解Ⅰ车型和Ⅱ车型乘用车的最佳装载组合方案,(转 载 于:wWW.xIElw.COM 龙8国际_龙8娱乐_龙8国际娱乐平台:龙8国际_龙8娱乐_龙8国际娱乐平台)以使得两种轿运车空间利用率达到最大。由于两种乘用车的高度均不超过1.7米,且其宽度小于轿运车的下层宽度、两倍宽度也不超过轿运车的上层宽度,即Ⅰ车型和Ⅱ车型乘用车可以装载在1-1型和1-2型轿运车的任意层上。所以,问题可以归结为一维组合装车问题,求解的目标是充分利用轿运车的长度,以使得轿运车的长度余量最少,则轿运车的空间利用率本  篇:《龙8国际_龙8娱乐_龙8国际娱乐平台》来源于:龙8国际_龙8娱乐_龙8国际娱乐平台 优秀范文,论文网站
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