高速铁路调度指挥计划同步优化模型和算法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71571012
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    49.3万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

While expectations from travelers on the punctuality of train services keep increasing, the traditional sequential approach for optimizing railway traffic management plans has shown its disadvantages, due to its negative impacts on the quality of plans. In view of this, this project aims to devote efforts to study models and algorithms for simultaneously optimizing railway traffic management plans.. This project will first investigate the characteristics of perturbations and passengers’ choice behaviors under delays, followed by building up formalized description models for passengers’ travel demand and resource capacities based on time-space networks. Then this project will put forward a simultaneous integer programming mathematical model for optimizing railway traffic management plans.. In order to speed up solution process and improve solution quality, this project will propose a rolling-horizon-based closed-loop optimization framework, in which Lagrangian relaxation and conflict-resolving based algorithms and a parallel computing framework will be designed and implemented. . Finally, a proto-type computer system will be designed and developed. The data for case studies will be prepared by collecting historical train monitoring data, tickets sales and questionnaire surveys. A series of comprehensive experiments will be conducted to test the proposed models and algorithms.. The implementation of this project will be beneficial for improving the quality of railway traffic management operations and providing theoretical guidelines and scientific basis for developing next generation advanced comprehensive railway traffic management computer systems on high-speed railway networks and meeting passengers’ expectations on safe, efficient and punctual train services.
随着人们对高速铁路出行准时性要求的不断提高,既有调度指挥计划“分步优化”理论呈现出一定的局限性,很大程度上限制了调度指挥的效果。本项目拟选择“高速铁路调度指挥计划‘同步优化’”这一国际前瞻性课题开展研究。首先,研究我国高速铁路初始扰动特征和非正常条件下旅客选择行为,基于时空网络建立旅客出行需求和行车资源的形式化描述模型,建立调度指挥计划同步优化编制整数规划模型;然后,为提高模型求解速度和质量,构建调度指挥计划滚动闭环优化框架,设计基于拉格朗日松弛和冲突疏解的求解算法,提出基于并行计算的求解机制;最后,研发计算机原型系统,使用统计和调查相结合的方式获取实例数据对项目提出的模型和算法进行验证。本研究将有助于提升调度指挥计划的质量,为研发新一代先进高速铁路综合调度指挥计算机系统,满足人们安全、高效、准时的出行需求提供重要的理论指导和科学依据。

结项摘要

随着人们对高速铁路出行准时性要求的不断提高,既有调度指挥计划“分步优化”理论呈现出一定的局限性,很大程度上限制了调度指挥的效果。本项目选择“高速铁路调度指挥计划‘同步优化’”这一国际前瞻性课题开展研究。首先,考虑动态的旅客出行需求,基于时空网络建立旅客出行需求和行车资源的形式化描述模型,建立调度指挥计划同步优化编制整数规划模型;然后,为提高模型求解速度和质量,设计基于拉格朗日松弛和冲突疏解的求解算法;最后,使用统计和调查相结合的方式获取实例数据对项目提出的模型和算法进行验证。本研究将有助于提升调度指挥计划的质量,为研发新一代先进高速铁路综合调度指挥计算机系统,满足人们安全、高效、准时的出行需求提供重要的理论指导和科学依据。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Integration of real-time traffic management and train control for rail networks - Part 1: Optimization problems and solution approaches
铁路网络实时交通管理与列车控制的集成 - 第 1 部分:优化问题和解决方法
  • DOI:
    10.1214/23-aop1648
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Transportation Research Part B
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    栾晓洁;王义慧;Bart De Schutter;孟令云;Gabriel Lodewijks;Francesco Corman
  • 通讯作者:
    Francesco Corman
基于拉格朗日松弛的双线铁路列车运行图优化算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    铁道学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    廖正文;苗建瑞;孟令云;李海鹰;赵岚
  • 通讯作者:
    赵岚
Capacity-oriented passenger flow control under uncertain demand: Algorithm development and real-world case study
不确定需求下容量导向的客流控制:算法开发和实际案例研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xinyue Xu;Jun Liu;Haiying Li;Man Jiang
  • 通讯作者:
    Man Jiang
Integration of real-time traffic management and train control for rail networks - Part 2: Extensions towards energy-efficient train operations
铁路网络实时交通管理和列车控制的集成 - 第 2 部分:扩展节能列车运营
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Transportation Research Part B
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    栾晓洁;王义慧;Bart De Schutter;孟令云;Gabriel Lodewijks;Francesco Corman
  • 通讯作者:
    Francesco Corman
Optimization models for high-speed train unit routing problems
高速列车单元路径问题的优化模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Computers & Industrial Engineering
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Ying Wang;Yuan Gao;Xiaoyuan Yu;Ingo A. Hansen;Jianrui Miao
  • 通讯作者:
    Jianrui Miao

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其他文献

基于Agent 的客运专线列车运行仿真研究
  • DOI:
    10.1038/s41467-020-15029-x
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    系统仿真学报 ,Journal of System Simulation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨肇夏;孟令云;蒋熙
  • 通讯作者:
    蒋熙
Integration of real-time traffic management and train control for rail networks - Part 1: Optimization problems and solution approaches
铁路网络实时交通管理与列车控制的集成 - 第 1 部分:优化问题和解决方法
  • DOI:
    10.1016/j.trb.2018.06.006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Transportation Research Part B
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    栾晓洁;王义惠;Bart De Schutter;孟令云;Gabriel Lodewijks;Francesco Corman
  • 通讯作者:
    Francesco Corman
单线铁路区间能力失效条件下列车运行调整模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    系统工程理论与实践
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨肇夏;李海鹰;孟令云
  • 通讯作者:
    孟令云
Integrated optimization of regular train schedule and train circulation plan for urban rail transit lines
城市轨道交通线路发车时刻与列车运行方案综合优化
  • DOI:
    10.1016/j.tre.2017.06.001
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王义惠;唐涛;宁滨;孟令云
  • 通讯作者:
    孟令云
考虑辅助停车区约束的中速磁浮列车速度曲线节能优化方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    柴晓凤;刘军;赖晴鹰;孟令云;丁文亮;徐亚之
  • 通讯作者:
    徐亚之

其他文献

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孟令云的其他基金

高速铁路列车运行组织优化
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    120 万元
  • 项目类别:
    优秀青年科学基金项目
预测型列车运行调整计划鲁棒优化方法研究
  • 批准号:
    71201009
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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