(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210983013.X (22)申请日 2022.08.16 (71)申请人 西南交通大 学 地址 610031 四川省成 都市二环路北一段 111号 申请人 国家铁路局市场监测评价中心 (72)发明人 薛锋　王妗　杨晓明　杨宗琴　 陈崇双　黄哲　项兴琰　王文默　 (74)专利代理 机构 云南盛恒知识产权代理有限 公司 53224 专利代理师 陈艺琴 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) G06N 3/12(2006.01) (54)发明名称 基于多商品网络流的技术站间货物列车协 同配流方法 (57)摘要 本发明公开了基于多商品网络流的技术站 间货物列车协同配流方法， 通过考虑折角车流优 化， 构建了技术站间货物列车协 同配流模型； 以 本站出发列车车流量最大、 两技术站的车辆在站 总停留时间最小、 折角车流数最小作为目标函 数， 采用遗传算法进行寻优， 得到相邻两站列车 解编顺序和配流方案， 并结合多商品网络流网络 得到调机运用方案。 本发明的算例结果表明， 相 邻两技术站车辆在站总停留时间节省了122.5h， 双向编组站的折角车流减少了2 3辆， 改善效果明 显， 站间协同配流作业有利于提高全局运输组织 的整体效率和效益。 权利要求书2页 说明书16页 附图2页 CN 115409337 A 2022.11.29 CN 115409337 A 1.基于多商品网络流的技术站间货物列车协同配流方法， 通过考虑折角车流优化， 构 建了技术站间货物列车协同配流模型； 以本站出发列车车流量最大、 两技术站的车辆在站 总停留时间最小、 折角车流数最小作为目标函数； 采用遗传算法进 行寻优， 得到相 邻两站列 车解编顺序和配流方案， 并结合多商品网络流网络得到调机运用方案， 其特征在于， 包括以 下步骤： S1、 构建基于多 商品网络流的技 术站配流过程网络： 首先设假设条件， 以技术站B为例， 考虑双向编组站F的车流作业需求， 构建B站协同配 流模型； 接着设定技术站网络节点； 再设定技术站网络的边； 设置技术站网络参数， 根据参 数设置， 将抽象的车站配流作业过程描述 为技术站多商品流网络； S2、 建立技术站间协同配流模型： 确定决策变量、 设定约束条件、 确立目标函数、 对 模型进行约简； S3、 设计模型的求解算法， 根据运输问题的资源分配特点， 设计有效的编码及适应度函 数对该问题进行求 解： 采用整数编码的形式构成染色体， 生成初始群体， 运用学习规则的静态配流网络模型 求解， 进行动态配流， 建立适应度函数， 进行遗传算子操作， 把最大进化代数作为算法的终 止条件； S4、 算例分析验证结果： 通过基础数据对比， 优化结果分析， 再对求 解策略分析。 2.根据权利要求1所述的基于多商品网络流的技术站间货物列车协同配流方法， 其特 征在于， 所述步骤S2中设定约束 条件具体包括： 解体约束、 编组约束、 车流接续约束、 列车出 发约束、 分车流去向编组约束、 运输网络约束。 3.根据权利要求1所述的基于多商品网络流的技术站间货物列车协同配流方法， 其特 征在于， 所述步骤S 3中运用学习规则的静态配流网络模型求解具体包括： 初始 化参数、 误差 函数、 计算权值、 归一 化处理、 学习步骤、 虚拟到 达列车初始值、 配流方案计算。 4.根据权利要求3所述的基于多商品网络流的技术站间货物列车协同配流方法， 其特 征在于， 所述学习步骤具体包括： (1)载入静态配流网络模型， 初始化 参数， 令初始权值 (2)计算误差函数； (3)更新权值zij(t+1)； (4)判断误差函数E(z(t+1))是否等于0， 若不等于0， 转入(2)、 ； 否则， 停止学习， 输出权 值zij。 5.根据权利要求3所述的基于多商品网络流的技术站间货物列车协同配流方法， 其特 征在于， 所述 算法步骤具体包括： (1)通过由遗传算法得到的解编方案， 构建静态配流网络模型； (2)初始化网络参数， 建立虚发点与虚收点， 对虚拟到 达列车 λn+1赋值； (3)调用学习规则， 判断对应解编方案是否可行， 若可行， 转(4)， 否则返回动态配流阶 段寻找新的解编方案；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115409337 A 2(4)判断误差函数E(z)是否为0， 若为0， 计算虚拟到达列车车辆数； 若不为0， 增加 λn+1， 计算虚拟到 达列车辆数； (5)当重新满足E(z)＝0时， 停止迭代， 得到 权值zij； (6)计算列车配流方案， 输出最终配流成功车辆数。 6.根据权利要求1所述的基于多商品网络流的技术站间货物列车协同配流方法， 其特 征在于， 所述 步骤S3中进行动态配流具体包括： (1)取当前个体染色体中的前nd个基因， 赋给到达列车的解体顺序数组D； 后面基因赋 值给编组顺序数组F， 转(2)； (2)根据列车解编顺序数组， 计算出到达列车解体最早结束时刻和编组最晚开始时刻， 转(3)； (3)输入算法相关参数l(di)、 l(fj)、 λir、 L(ri)、 W(ri)、 U(ri)、 并转入下一 步； (4)调用静态配流算法求解编组站静态配流网络， 利用学习规则判断该解编方案是否 可行， 若可行， 转(5)； 否则转(2)； (5)动态配流过程结束， 计算目标函数G1,G2,G3。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115409337 A 3