通过两层拉格朗日松弛法求解火车站台位问题
最优化与控制
2024-05-03 v1
摘要
高速铁路站是高速铁路网络中的关键节点。与站点之间轨道上的操作相比，火车在站点内拥有更多的路由选择，导致站点的轨道分配相对复杂。本研究旨在通过考虑综合轨道资源和 interlocking 配置，解决忙碌的高速铁路站的火车站台问题。构建了一个两层时空网络，以捕获从宏观和微观视角对基础设施信息的各种细节层次。此外，我们提出了一个非线性规划模型，最小化总旅行时间和火车在站点内总偏离时间的加权和。我们将两种级拉格朗日松弛(2-L LR)应用于该模型的线性化版本，并展示了这如何导致在宏观层次上引由拉格朗日乘子引导的可分解的火车特定路径选择问题。作为案例研究，我们将提出的模型和求解方法应用于一个小型虚拟铁路站和中国最繁忙的高速铁路枢纽站。通过与包括逻辑基于Benders分解(LBBD)的其他方法进行比较，我们突出了所提出方法的优越性；在真实实例上，2-L LR方法找到的解平均约比最优解高出2%。最后，我们在操作层面测试了算法性能，获得了近最优解，最优偏差约为1%，且在非常短的时间内。
引用
@article{arxiv.2405.01438,
title = {Solving the train-platforming problem via a two-level Lagrangian Relaxation approach},
author = {Qin Zhang and Richard Martin Lusby and Pan Shang and Chang Liu and Wenqian Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.01438},
year = {2024}
}