基于多阶段不确定规划模型的列车运行图加线技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71401008
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Train operation diagram is the basis of railway transportation plans and train operation organization. Due to the seasonal fluctuation of passenger flow, often there will be new paths inserted to the existing operation diagram. How to reasonably insert new pahts with minimum adjustments on existing trains, is always a research topic worth exploring. Based on the idea of multi-stage uncertain programming models, this research focuses on techniques for inserting train paths into existing timetables, with the aim of acheiving a trade-off between efficiency and robustness. The paths-inserting problem on inter-city railway line is first modeled under different conditions, such as single track and multiple tracks. On this basis, the further research is concerned with paths-inserting models on the railway networks. The mathematical properties of different models are explored, including transformation and decomposition of models, the convergence of approximate solutions. According to the different application background, with the aid of the branch and bound method, the light robust optimization method and collaborative optimization technique, corresponding heuristic algorithms are designed. A computer simulation platform is set up to verify the effectiveness of models and the efficiency of algorithms. Finally, considering conditions of Chinese railway networks and train organization, software packages on techniques for inserting new paths into existing timetables are developed based on the models and algorithms.
列车运行图是铁路运输工作的综合计划和行车组织的基础。由于客流的季节性波动,时常会有新线路加入到既有的运行图中。在避免对既有线路进行大幅度调整的前提下,如何合理的插入新线路,始终是一个值得深入探讨的课题。本项目基于多阶段不确定规划模型的思想,研究列车运行图的加线问题,旨在对新加线路的运行效率和调整后运行图的鲁棒性之间进行合理折中。本项目首先以城际铁路为对象,研究单线、多线铁路上的列车运行图加线问题。在此基础上,进一步研究铁路网络上的运行图加线技术。探讨模型的数学性质,如模型的转化和分解、近似解的收敛性等。根据问题的不同应用背景,借助分支定界、轻鲁棒优化、协同优化等技术,设计相应的启发式求解算法。建立计算机仿真平台,分析模型和算法的有效性和求解效率。最后,结合我国铁路路网条件与列车组织方式的特点,尝试开发基于该研究方法的运行图加线技术软件包。

结项摘要

列车运行图是铁路运输工作的综合计划和行车组织的基础。由于客流的季节性波动,时常会有新线路加入到既有的运行图中。在避免对既有线路进行大幅度调整的前提下,如何合理的插入新线路,始终是一个值得深入探讨的课题。本项目采用运筹学领域取得的相关成果,对列车运行图加线问题进行建模和优化。首先,本项目分析了高速铁路列车运行图加线问题涉及的各类约束条件,构建多目标规划模型,设计三阶段优化方法,求解该模型,并以杭甬温高铁线路的数据,检验模型和算法的有效性与适用性。其次,本项目针对地铁快车加线问题,分析乘客的路径选择,估计快慢车上乘客的分配情况。在此基础上,项目组分析运行图、乘客总旅行时间、列车总牵引能耗之间的耦合关系,并以此优化快慢车运营方案下地铁列车运行图。此外,项目组引入不确定变量和随机变量,刻画铁路路网中的非确定性因素,针对铁路运输问题,构建不确定规划模型。在不确定理论的框架下,分析模型的等价类,对不确定规划模型进行分解,进而有效求解该模型。进一步的,项目组将在建模与算法方面取得的成果,应用到地铁列车运行图调整问题中,结合客流演化规律和故障处理信息,优化地铁列车调整策略,并基于北京地铁的数据,检验所提出的调整策略。本项目的研究,丰富了优化技术在列车运行图问题中的应用,为列车运行图加线问题和调整问题,提供了理论依据。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A chance constrained programming approach for uncertain p-hub center location problem
不确定p-hub中心位置问题的机会约束规划方法
  • DOI:
    10.1016/j.cie.2016.09.017
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
    Computers & Industrial Engineering
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Gao Yuan;Qin Zhongfeng
  • 通讯作者:
    Qin Zhongfeng
Uncertain Solid Transportation Problem with Product Blending
产品混合的不确定固体运输问题
  • DOI:
    10.1007/s40815-016-0282-x
  • 发表时间:
    2017-02
  • 期刊:
    International Journal of Fuzzy Systems
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    高原;Samarjit Kar
  • 通讯作者:
    Samarjit Kar
Three-stage optimization method for the problem of scheduling additional trains on a high-speed rail corridor
高铁走廊加行列车调度问题的三阶段优化方法
  • DOI:
    10.1016/j.ornega.2017.08.018
  • 发表时间:
    2017-09
  • 期刊:
    Omega-International Journal of Management Science
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Gao Yuan;Kroon Leo;Yang Lixing;Gao Ziyou
  • 通讯作者:
    Gao Ziyou
Adaptive coordinated control of multiple high-speed trainswith input saturation
输入饱和的多列高速列车自适应协调控制
  • DOI:
    10.1007/s11071-015-2472-8
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    李树凯;杨立兴;高自友
  • 通讯作者:
    高自友
Energy consumption and travel timeanalysis for metro lines with express/local mode
快车/慢车模式地铁线路能耗及出行时间分析
  • DOI:
    10.1016/j.trd.2016.10.009
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Transportation Research Part D: Transport and Environment
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高原;杨立兴;高自友
  • 通讯作者:
    高自友

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其他文献

环境因素对聚酰亚胺薄膜及涂层侵蚀效应分析
  • DOI:
    10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2018.01.019
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    表面技术
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    --
  • 作者:
    王丹;高志敏;李中华;满彦汝;高原
  • 通讯作者:
    高原
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  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    系统工程理论与实践
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    张奇;李曜明;唐岩岩;高原;刘伯瑜
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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

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          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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