论文一：

论文题目：A Bi-objective Integrated Optimization Model of High-speed Train Rescheduling and Train Control[高速列车运行调整与运行控制一体化双目标优化模型与算法]论文作者：龙思慧，孟令云，王义慧，栾晓洁，张鹏

原文链接：https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/ChlQZXJpb2RpY2FsQ0hJTmV3UzIwMjIwNDE1EhRqdHlzeHRnY3l4eDIwMjAwNjAyMRoIN2o1aGVodm8=

论文期刊：交通运输系统工程与信息

关键词：铁路运输；一体优化；双目标优化；运行调整；运行控制

摘要：本文构建告诉列车运行调整与运行控制一体化优化模型，以降低列车总掩护时间与运行能行为目标，同时优化列车速度距离与时间距离曲线。基于列车牵引计算，通过锁闭时间理论将列车运行调整与控制的解空间进行耦合，根据列车运行速度等因素，精细化计算列车占用不同区段的时间，动态确定列车运行时分的间隔。通过算例计算，给出双目标问题的帕累托解集，与单目标优化方法对比，本文方法可以减少总能耗2.46%,降低运行总延误7.33%.

 

图 1-1 基于轨道区段锁闭时间的列车时间距离曲线

 

表 1-1 双目标一体的优化方法与单目标优化方法对比

 

 

论文二：

论文题目：A Multilayer Genetic Algorithm for Automated Guided Vehicles and Dual Automated Yard Cranes Coordinated Scheduling[一种自动导引车与双自动堆场起重机协同调度的多层遗传算法]

论文作者：Qianru Zhao,Shouwen Ji,Wenpeng  Zhao,Xinling De

论文期刊：Hindawi Mathematical Problems in Engineering

原文链接：https://www.xueshufan.com/publication/3100068570

摘要：本文综合考虑了设备运行时间和设备数量匹配两个方面。以作业设备总能耗最小为目标函数，建立了自动引导车辆(agv)和双自动堆场起重机(ayc)的协同调度模型。在建模过程中，我们还考虑了双自动堆场起重机(AYCs)之间的干扰问题。为了解决这个复杂的模型，本文设计了一种改进的多层遗传算法。最后，将CPLEX算法和多层遗传算法的计算结果进行了比较，并通过实验验证了模型和算法的有效性。同时，证明了考虑双自动堆场起重机干扰问题的必要性，并给出了设备最优数量匹配方案和最优临时堆场位置

 

表 2-1 实验结果

 

表 2-2 CPLEX算法和遗传算法的性能结果比较

 

图 2-1 CPLEX和遗传算法的计算结果比较

 

 

论文三：

论文题目：Adaptive Multilevel Collaborative Passenger Flow Control in Peak Hours for a Subway Line [地铁线路高峰时段自适应多级协同客流控制]

论文作者：Hongjiao Xue,Limin Jia, Jianyuan Guo

论文期刊：Hindawi Advances in Mathematical Physics

原文链接：https://www.xueshufan.com/publication/3088365605

摘要：本文提出了一种集站入口控制和站厅控制为一体的自适应多级协同客流控制策略。以各车站各关键区域的安全容量为必要约束条件，建立了最小旅客总等待时间的整数线性规划模型。将该模型应用于八通线早高峰客运需求不同规模的两种情景。结果表明，该模型能自适应激活适当的控制水平，将车站各关键区域的累计客流量限制在其安全能力范围内，缩短旅客总等待时间。

图 3-1 自适应控制方法过程

 

表 3-1 各站点重点区域超过安全容量的时间范围(L= 3)

 

 

论文四：

论文题目：An Integrated MCDM Approach to Train Derailment Risk Response Strategy Selection [训练脱轨风险应对策略选择的综合MCDM方法]

论文作者：Hongjiao Xue,Limin Jia, Jianyuan Guo

论文期刊：Hindawi Advances in Mathematical Physics

原文链接：https://www.researchgate.net/publication/338167982_An_Integrated_MCDM_Approach_to_Train_Derailment_Risk_Response_Strategy_Selection

关键词：train derailment;risk response;MCDM;DEMATEL;ANP;TOPSIS;Delphi

摘要：本研究首次构建了列车脱轨风险响应策略选择的综合多准则决策(MCDM)模型。该模型将决策试验与评价实验室(DEMATEL)技术与分析网络过程(ANP)技术相结合，得到评价标准及其相对权重，两种方法均能处理系统中指标之间复杂的耦合关系。在此基础上，提出了基于理想解相似度的顺序性能筛选技术(TOPSIS)来筛选模型中的最优方案。在整个过程中采用德尔菲法获取专家意见。最后,该模型用于选择在Huangyangcheng站调车脱轨风险应对策略,和最后的结果表明,这种技术是简单、实用,并能提供一个可信的和实用的工具对铁路安全经理和工程师选择最好的风险应对策略。

图 4-1 MCDM模型

图 4-2 脱轨风险响应网络图

 

表 4-1 不同方案契合度排名