论文一：

Parking Guidance Models and Algorithms Considering the Earliest Arrival Time and the Latest Departure Time

[考虑最早到达时间和最晚出发时间的停车诱导模型和算法研究]

论文作者：Zhenzhen Yang, Ziyou Gao

原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9016116

论文期刊：IEEE Internet of Things Journal

关键词：到达时间；出发时间；停车诱导；可靠路径

摘要：由于多种因素的影响，可用停车位的数量和出行时间是高度动态和随机的。为了给出行者找到可靠的停车场和路径，本文提出了两种停车诱导模型和算法，分别考虑最早到达时间和最晚出发时间。首先，引入扩展移位对数正态分布（三参数对数正态分布）来描述行程时间。然后，建立考虑最早到达时间的停车诱导模型和基于出行时间边界的求解算法，找到可靠的停车场、最早到达时间以及相应的可靠路径。之后，建立了考虑最晚出发时间的停车诱导模型和基于出行时间边界的求解算法，找到可靠的停车场、最晚出发时间以及相应的可靠路径。最后，以实际道路网络为例，验证了所提模型和算法的有效性和优越性。

 

图1-1 考虑最晚出发时间的停车诱导模型求解算法流程图

 

表1-1 考虑最晚出发时间（到达时间为11:30:00）的停车诱导模型结果

 

 

论文二：

铁路快运班列开行方案与车底周转一体化优化研究

[Integrated Optimization of Freight Train Service Plan and Rolling Stock Circulation]

论文作者：李新毅，李海鹰，王莹，廖正文，苗建瑞

原文链接：

https://tdxb.cbpt.cnki.net/WKE3/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=47156bba-553e-41eb-98bc-603c4159514d

论文期刊：铁道学报

关键词：铁路快运班列；列车开行方案；车底周转计划

摘要：在传统动态服务网络的基础上进行拓展，引入“运输状态”维度，构建“时间-空间-状态”服务网络，以清晰地描述货物的运输过程和车底的周转过程，将问题转化为一类多商品流问题。在此基础上，同时考虑列车开行时段、编组内容、固定运行区段、运载能力等约束，构建0-1整数规划模型，从而实现班列开行方案和车底周转计划的一体化优化。为提高模型求解效率，设计拉格朗日松弛启发式算法。算例证明了模型和算法的有效性，通过灵敏度分析给出了班列组织方式、可供运用车底数量对一体化优化方案的影响。

 

图2-1 “时间-空间-状态”服务网络示意图

 

图2-2 拉格朗日乘子的次梯度更新方法

 

 

论文三：

适用复杂劣化趋势的轨道不平顺鲁棒建模方法

[Robust Modeling Method for Track Irregularity of Complicated Deterioration Trend]

论文作者：杨雅琴，徐鹏，李晔，孙全欣

原文链接：http://www.tseit.org.cn/CN/Y2020/V20/I5/156

论文期刊：交通运输系统工程与信息

关键词：铁路运输；轨道不平顺；劣化建模；最小描述长度；鲁棒建模

摘要：为准确描述各种条件下轨道不平顺复杂劣化过程，本文基于最小描述长度准则，建立一套动态检测数据驱动的轨道不平顺劣化自适应分段建模方法Minimum-Description Length-Based Rail Track Deterioration Adaptive Segmentation Framework， MDL-RTDAS），将维修作业导致轨道状态劣化过程突变的识别问题转化为模型选择问题，并设计求解算法。根据昌福高速铁路下行方向K21+184~K220+308路段近5年的历史动态检测数据，验证MDL-RTDAS的有效性；从识别准确度，模型拟合的残差和容忍检测数据异常干扰方面验证了MDL-RTDAS优于同类模型。结果表明：在缺乏完整、准确维修作业信息的情况下，MDL-RTDAS能够克服检测数据异常的干扰，感知劣化趋势变化，自动识别出维修作业造成的轨道不平顺劣化趋势突变，将劣化过程准确分段；相比于同类模型，MDL-RTDAS能更精确、有效地实现轨道不平顺劣化过程的自适应分段建模。

 

图3-1 两个模型识别准确度及平均绝对拟合误差对比情况

 

表3-1 两个模型识别准确度与拟合效果

 

 

论文四：

Seat Allocation Model for High-speed Railway Passenger Transportation Based on Flexible Train Composition

[基于列车灵活编组的高速铁路旅客座位配置算法]

论文作者：Zhenying Yan, Xiaojuan Li, Qi Zhang, Baoming Han

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360835220301170

论文期刊：Computers & Industrial Engineering

关键词：收入管理；高速铁路；座位库存控制；客户选择行为；概率非线性规划

摘要：本文通过列车灵活编组放宽了固定运力假设，并讨论了列车灵活编组的影响。针对多列列车在不同停靠计划下形成的高速铁路客运服务网络，提出了概率非线性规划模型。将模型转化为等效线性规划，并用ILGO CPLEX快速求解。本文考虑了随机需求和乘客选择行为，同时进行了座位库存控制和列车编组决策。数值实验结果表明，列车灵活编组策略优于列车固定编组策略。灵敏度分析表明，需求强度、票价等级和需求弹性对政策有显著影响。该模型可为列车灵活编组下的铁路客运运营折扣销售和票务分配提供决策依据。

 

图4-1 TC-F中列车随需求强度的变化图

 

图4-2 TC-F的VOF随需求弹性的变化图

 

图4-3 TC-F的VOF随灵敏度系数的变化图