【摘 要】
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在运输市场环境竞争愈发激烈背景下,提升运输服务质量是铁路行业的必然发展趋势。在货物运输方面,由于铁路当前对货主的对于不同货物品类需求以及列车在到达端规划考虑较少,铁路运输往往不能与大型企业客户的实际生产相匹配,导致铁路在如今开放的运输市场条件下份额占比呈现逐渐下降的趋势,因此铁路面临提升服务质量的新的挑战。当前铁路运输存在着面对不同生产类型的客户企业,车流到达策略没有体现差异性、对同一客户企业不同
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在运输市场环境竞争愈发激烈背景下,提升运输服务质量是铁路行业的必然发展趋势。在货物运输方面,由于铁路当前对货主的对于不同货物品类需求以及列车在到达端规划考虑较少,铁路运输往往不能与大型企业客户的实际生产相匹配,导致铁路在如今开放的运输市场条件下份额占比呈现逐渐下降的趋势,因此铁路面临提升服务质量的新的挑战。当前铁路运输存在着面对不同生产类型的客户企业,车流到达策略没有体现差异性、对同一客户企业不同品类原料的到达比例无法保证,各品类重车流到达不均衡,与企业需求不匹配的问题。这对客户企业来说增加了其库存管理的难度,增加库存成本,而车底因为列车集中到达和货物到达品类不满足按需配比的无规律性而在企业产生的滞留也会对铁路车底周转时间产生不利影响。基于此,本文在编制列车运行计划时将企业库存成本最小化作为优化目标,设计不同品类货物到达时间窗,以解决因为列车到达无规律而容易导致的货物积压、库存成本过高的问题。在考虑企业需求的前提下,研究列车运行计划优化编制模型和算法,有助于提升铁路运输服务质量,使铁路面向未来物流化转型发展。本文的主要研究工作包括以下方面:(1)分析了当前铁路在对企业货物运输上存在的问题,对当前列车运行计划编制的研究情况进行概述,进一步阐述了考虑企业需求的列车运行计划编制问题的必要性和重要性。(2)对以钢厂为例的大型生产企业的货物运输需求进行阐述,介绍了企业日常生产流程及生产原料品类的多样性,并且从库存理论分析了列车到达时间与企业库存成本的函数关系,最后将本文研究问题与运筹学领域的VRPTW问题类比,为后面建立数学模型打下基础。(3)基于列车运行中的时空关系特点,从提升铁路服务质量角度出发,设立列车到达时间窗,考虑列车追踪间隔等运行约束条件下,构建以企业库存成本最小化为目标的考虑企业需求的列车运行计划编制模型。(4)通过对构建的混合整数规划模型分析,考虑到模型规模以及解的特点,采用遗传算法,对模型决策变量设计编码方式,给出遗传操作具体步骤,用编程软件实现算法并对模型求解。(5)以沈阳铁路局内路网结构为背景进行模型的算例验证。输入路网结构、客运列车基本运行计划和钢厂货运需求等基础信息,利用数学规划软件验证模型的正确性。进一步设计大规模算例,根据设计的遗传算法求解模型结果,并进一步分析模型对列车到达时间及企业库存成本的优化,验证了本文提出方法的有效性。图20幅,表16个,参考文献87篇。
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