铁路物流运输线路智能规划方法研究

文/王蕾

本文将研究铁路物流运输线路智能规划方法，以期为提高铁路物流运输能力，降低铁路运输成本而提供技术上的支持。

1.铁路物流运输线路智能规划方法研究

1.1 影响铁路物流运输的因素分析

由于当前铁路的客运运输在正常的铁路运输系统中的重要性权重最高，因此影响铁路物流运输的因素的最主要因素之一是铁路运输不能对客运运输线路的运行造成干扰。即铁路物流运输时，在某一条线路上的运行时间，在车站的装卸停留时间都需要在一定的范围内。如果超出该时间范围，承担物流运输的货运列车可能需要停车等待[4]。

1.2 建立铁路物流运输线路规划模型

根据上文分析的影响铁路物流运输的因素，结合实际的我国铁路物流发展的具体情况，以总运输成本最小为线路规划的具体目标，建立铁路物流运输线路规划模型。下式为本文建立的铁路物流运输线路规划模型的目标函数[5]：

其中，CT为铁路物流运输运行的综合成本；Ca为铁路物流运输的距离成本；Cy为单位距离铁路物流运输线路的维护成本；Cm为铁路物流运输的装载成本；c（t）为未在规定期限送达的惩罚成本。

铁路物流运输线路规划是一个实际问题，随着我国铁路运输的建设，铁路物流运输需要充分考虑实际的铁路运输情况。因此本文建立如下的铁路物流运输线路规划模型的约束条件。

上式中，xij代表铁路物流运输线路两个区段节点i与j之间的线路选择，若取值为1，则选择eij，否则为0[6]。g为区段铁路物流运输线路的计划运输承载量；Lmax为区段内铁路线路的最大运输承载量；lij为通过线路eij的货物运量；Q为货物列车的平均编成辆数；nij为节点i与j之间区段的通过能力；Nij为线路eij上的最大通过能力；aijm为线路上的关联矩，取值为1时，规划运输线路包含eij；Nij'已占用的线路运输容量；xij（t）为使用所选择的路径进行运输时，通过该区段的时间；xij（max）为允许通过所选择的区段最大运输耗时。

1.3 实现铁路运输线路智能规划。本文采用遗传算法对上文建立的铁路物流运输线路规划模型进行求解，从而得到最终的智能规划的最优铁路运输线路。本文采用适应度比例法和最佳个体保存法来进行选择操作。这样的操作方法可使上一代选择出的最优个体不被破坏，适应度较大的能够保存到下一代群体，操作方便。代码格式为二进制编码。本文将个体适应度，种群平均适应度，以及种群最大适应度联系起来，将变异概率和交叉概率在每一代中都进行计算。第n代的交叉和变异概率为：

上式中，Rn是最大交叉概率；km第n-1代群体中个体的最大适应度，k为当前个体的最大适应度；kav是平均适应度；Mn是最大变异概率。在满足约束条件的情况下，由各区段运输线路的部分最优个体组成初始种群。计算种群中各个个体的适应度，并采用多盘轮方法进行选择操作，将适应度最高的个体直接复制到下一代。根据上式计算出个体的变异概率，生成随机数，如果该数大于变异概率，则对该个体进行变异操作。在操作过程中，采用互换变异。判断是否达到终止条件或最大遗传代数，评价个体并将每一代中所保存的最优个体和最终的最优个体联合比较，选出适应度最大的个体。将最终的最优个体的参数解码后输出，即可得到最优的铁路物流运输线路。

2.仿真实验研究。

上文提出了铁路物流运输线路智能规划方法，考虑到该方法的未来应用背景，本节在将方法推广应用前，利用计算机仿真相关理论对该方法的有效性与可行性进行仿真实验分析。通过仿真实验验证该线路智能规划方法是否存在设计上的缺陷，以便于及时纠正、优化存在的缺陷。

2.1 实验内容说明。将本文设计的物流运输线路智能规划方法与传统的物流运输线路规划方法进行对比，通过直观比较不同方法的规划效果，来衡量本文方法的实际意义。实验选取不同方法规划后的铁路物流运输线路的总长度、运输车辆从目的地到终点的车辆运行时间作为对比指标。

2.2 实验数据与分析。下表1～3分别为铁路运输线路启用比例分别为50%、70%、95%条件下，使用不同线路规划方法规划的运输线路进行铁路物流运输时，物流运输线路的总长度、运输车辆从目的地到终点的车辆运行时间对比情况。比较分析三表中的数据，得出最终的实验结论。

表1 50%运输线路启用比例的仿真结果

分析上表1中的数据可知，在铁路运输线路启用比例为50%的情况下，本文方法规划的铁路运输路线较传统方法规划的运输路线总距离较短，但是铁路运输的总时间之间的差距较小。

分析上表2中的数据可知，在铁路运输线路启用比例为70%的情况下，本文方法规划的距离仍小于传统方法规划的线路运输距离。与传统方法先比，本文的运输总时长的幅度较短。本文方法规划后的路径平均车辆运行时间为17.49h，传统方法规划后的路径平均车辆运行时间为21.99h，相比传统方法运输效率提升了20.4%。表明，本文方法能够借助运输线路启用比例增大的优势，提升运输能力，提高运输效率，减少等待时间。

表2 70%运输线路启用比例的仿真结果

分析上表3中的数据可知，在铁路运输线路启用比例为95%的情况下，本文方法规划的路线总距离较传统的铁路运输线路规划方法的总距离明显缩短。并且本文方法规划的铁路车辆运行时间缩短，说明本文方法能够在满足铁路客运的基本要求前提下，最大程度上的提升铁路物流运输的效率与承载能力。对比分析表1～表3可知，随着铁路运输线路启用比例增加，各个方法规划的铁路运输线路的总长度均出现不同程度的缩减，在不考虑其它因素对铁路运输线路规划的影响，本文方法规划的铁路物流运输线路仍是总长度最短，运输用时最少的。总结以上的仿真实验数据分析内容，本文提出的铁路物流运输线路智能规划方法能够提升铁路运输的单次时间，提升了铁路的运输能力。按照本文方法规划的铁路物流运输路线进行运输，有效缩短了整体的运输里程，减少了物流运输的距离成本，进而提升了铁路物流运输的效益。

表3 95%运输线路启用比例的仿真结果

3.结束语。

本文研究了铁路物流运输线路智能规划方法，利用该方法实现了在当前实际铁路运输背景限制下，对铁路运输能力的最大程度开发。通过仿真实验对所提出的线路规划方法进行了测试，验证了该方法的实际有效性。在未来的研究中，仍需进一步结合实际的铁路运输工作对所提出的物流线路规划方法进行优化提升。