The train operation problem at the railway station is one of the basic scheduling problems for railway companies, and the decomposition and combination of trains in station platform tracks is an important trend in the railway operation, which further increase the complexity of train routing problem in the high-speed railway station. A reasonable train routing plan is critical for ensuring the safety and efficiency of train operations within the stations. Considering the combination and decomposition process of trains at the station, a multi-objective model is constructed, which determines the receiving routes and departure routes of trains at the railway station with the limited infrastructure capacity, given the station yard layouts, train diagram and relevant technical operation time of the station. A solution framework based on the "constraint method" is designed, and software Gurobi is used to solve the problem. The Pareto optimal solution set is obtained. The results show that when making 1.9% concessions to the minimum route cost, the occupancy balance of platform tracks can be improved by 66.2%, which is taken as the comprehensive application scheme. Compared with the feasible scheme, the comprehensive operation scheme reduces the route cost by 1.9% and improves the occupation balance of platform tracks by 15.4%.

针对当前动车组周转计划在列车运行图“抽线”时所出现的客流适应性差问题，提出考虑客座率偏好的动车组周转计划编制方法。以列车运行线为节点、列车运行线衔接关系为弧构建时空网络，弧的费用用接续时间的函数表示，则一条动车组交路可以表示为时空网络中的一条路径。在考虑动车组接续效率的同时，提出将客座率相近的运行线编至同一条动车组交路的客座率匹配关系，并将其表示为运行线间是否可以接续的一个约束条件，从而将动车组周转计划编制问题转化为一类带特殊约束的最短路问题。设计了基于Cplex的分组求解方法。所生成方案除了满足动车组使用效率优化的传统目标外，客座率相近的运行线被编制在同一条交路中，以适应抽线方式对动车组周转交路的需求。

近年来,随着我国高速铁路发展的步伐日益加快,人民生活水平的逐渐提高,旅客对旅途中餐饮服务的需求急速增长。高速铁路网上订餐服务自2017年开放,订餐需求量急剧增加,未来各车站配送中心配送效率和规定的旅客下单提前时间量将成为制约我国高速铁路网上订餐服务发展的重要因素。为我国高速铁路网上订餐平台能更好的服务旅客,本文基于生产配送联合调度思想,对高速铁路网上订餐服务的配送方案优化模型和方法进行了研究。首先,本文梳理了我国高速铁路网上订餐服务的实际运营模式,从平台的经营主体、服务范围以及业务范围三个方面进行分析,总结了现有运营模式下配送失败率较高、旅客下单需至少提前1小时以及订单配送失败后售后服务工作不足等问题。同时基于供应链研究领域的多环节联合优化思想,提出了高速铁路网上订餐生产配送联合调度的优化策略。接着,针对高速铁路网上订餐服务提供的预订业务,构建了以订单配送失败率最小为优化目标的高速铁路网上订餐预存订单联合调度模型,并设计了遗传模拟退火求解算法。同时,针对实时订购业务,构建了高速铁路网上订餐实时订单的联合调度模型,设计了三阶段启发式求解算法。然后,以武汉站实际为案例背景,分别构建了上述两模型的求解案例。为保证模型的普适性,对商家的生产能力、相对坐标采取随机生成的策略。订单的配送时间窗则在武汉站实际的到发时刻表中随机选取。最后,根据封装品的离线配送案例的求解结果,验证了预存订单联合调度模型能够一定程度的提高订单配送的成功率,同时还验证了遗传模拟退火算法相较于遗传算法在收敛速度上的优势;根据即食品的在线配送案例验证了实时订单的联合调度模型能减少订单的平均服务时间,一定程度上缩减旅客下单的提前时间,在算法效率上,证明了三阶段启发式算法解决实时订单配送问题的优越性。

高铁客运站是一个综合性很强的系统,涉及到列车的停靠或通过作业和乘客的乘降作业。列车在站的停靠或通过作业计划是列车运行图的重要组成部分,也是完成乘客有序乘降的重要保障。一般情况下,列车作业计划由车站进路分配和到发线使用方案两部分内容构成,受到服务列车数量、咽喉的布设方式和到发线数量的影响。除此之外,还受到环境-人员-设备等复杂的风险因素的影响,如列车延误到达、咽喉信号机故障等,对列车运行和设施设备的干扰频繁发生。因此研究和评估正常状态和扰动状态下的系统韧性,然后以韧性需求为基础,实现车站作业计划柔性编制和调整,对提升车站系统的稳定运行能力、抵抗风险的性能、对风险的适应性能和受扰动后恢复性能有着深远的意义。本文首先研究了高铁客运枢纽站作业组织理论。分析车站布置形式、列车的始发、终到、折返、通过等技术作业流程和时间,构建车站拓扑网络,根据到发线使用规则,编制接发车、出入段列车进路表,分析到发线和咽喉区道岔组设备之间的连通关系和冲突关系,归纳总结产生扰动三大因素:环境、人为和设备,分类扰动作用的主体对象:列车运行扰动和车站设备扰动,引出韧性需求的产生,为进路优化提供充足的理论支撑。然后对高铁客运枢纽站作业组织进行韧性评价。针对高铁客运枢纽站作业组织韧性进行理论分析,明确韧性的概念和四个韧性内涵:稳定性、脆弱性、适应性和恢复性,提出韧性指标的量化计算方法,选取4个一级指标和9个二级指标,构建高铁客运枢纽站作业组织的韧性评价指标体系,使用基于熵权-TOPSIS的韧性评价方法进行计算,其评价结果为车站作业计划编制提出韧性需求和改进方向。最后构建高铁客运枢纽站柔性作业计划编制和调整模型。基于车站作业组织韧性需求,在列车时刻表、车站平面布置图已知的前提下,以到发线和咽喉区经济性、均衡性和冗余性为目标,构建完全柔性作业计划编制模型。在列车运行扰动和车站设备扰动状况下,以延误时间和初始方案变化最小为目标,构建部分柔性作业计划调整模型。设计了基于两阶段法的帕累托前沿求解方法实现多目标求解,合理地解决了进路分配优化问题,提升了车站能力,减少了扰动传播。本文以徐州东站京沪场16至21点的116列车为例,使用Matlab调用Gurobi进行求解,并使用Anylogic仿真生成随机方案作为对照组,改变作用对象和扰动时长,对车站作业施加不同类型的扰动,经实例验证柔性优化后徐州东站京沪场的综合韧性水平提升了23.68%,稳定性、适应性和恢复性也得到了显著提升。本文共计图37幅,表27个,参考文献66篇。

随着国民经济持续不断的发展,社会活动不断增加,人们对于出行的需求和要求也在随之提高,但是现有的客运设施和运输组织手段已逐渐不能满足于日益增长的客流需求,特别地,对于繁忙干线,其运输密度趋于饱和,已不能单靠增加动车组的投入使用来提高运输能力,因此基于固有设施设备的铁路能力增强成为释放运输效能的主要方向。铁路运输以保证国民正常经济活动为主,同时也要兼顾运输收益,尽可能在不影响铁路能力的情况下控制成本。动车组作为高铁线路上的主要移动设备和载运工具,对其投入的成本占据了高铁建设支出的较大比例。对动车组的合理运用不仅可以提升高铁线路的输送能力,最大限度满足旅客需求,同时也可以避免过多动车组的投入运营使用,在安全的前提下,最大限度地利用每一个动车组完成更多的运输任务,以控制经营管理成本,保障运输效益。因此,如何通过运输组织调整动车组资源的配置以优化线路输送能力利用,具有不可忽视的实际意义,也是本文的主要研究内容,基于高铁客运市场供需匹配情况和动车组资源相关现实因素,本文开展了以下研究工作:（1）对国内高速铁路动车组的运用周转模式进行了分析,梳理了动车组相关的资源要素,分析了重联、解编作业和车型因素对动车组运用效率的影响以及它们在高速铁路现实运营中的相互关联,对动车组运用计划和方式进行了阐述,并在此基础上分析列车运行图与动车组运用的相互作用关系,为后文的时空状态网络建立做了理论铺垫。（2）在前述理论分析的基础上,进一步研究了客流输送与动车组资源配置之间的关联作用,建立起了在供需匹配条件下的客运需求与动车组资源之间的适配关系,围绕本文研究主旨,深入讨论了综合考虑动车组资源周转的高速铁路线路输送能力利用优化研究的必要性和现实意义,也为后文模型的构建和算法的选取奠定了基础。（3）参照列车运行图的二维时空网络基础结构,增加动车组执行列车的状态维度,构建了在高铁线路动车组运用中考虑车型匹配条件的三维时空状态网络,并基于该时空状态网络,搭建了本文的多目标混合整数规划数学模型,其中添加了考虑车型因素的列车接续、动车组重联、检修等约束条件,并设计了小规模案例验证了模型的合理性。（4）对模型问题进行抽象分析,确定了问题规模,选取常用的元启发式算法进行优缺点的对比,分析各类算法对模型问题的适应性,最终确定以启发式的禁忌搜索算法为主框架来求解计算,并给出了初始可行解的生成步骤以及邻域移动的规则。最后以京沪高铁为例,利用该算法进行求解运算,通过多次迭代达到收敛来获得满意解,并对求解结果进行分析,验证了本文算法的有效性和研究工作的现实意义,也为高铁运输组织优化工作提供了相关理论支持。图40幅,表27个,参考文献78篇。

随着我国经济的稳步增长,快速性、准时性、安全性等多样化的快递运输需求对现有物流运输体系提出了新的要求,高质量快递运输需求不断攀升。与此同时,随着我国高速铁路网络的逐步完善,其快速性、准时性和安全性高的特点为满足高质量的快递运输需求奠定了良好的现实基础。近年来,国铁集团已经在对高铁快递业务进行不断地探索,但目前仍存在产品定位不清晰、技术设备不齐全及剩余运力利用不充分等问题。与此同时,高铁快递货物具有品类杂、OD运量小、时效性要求高等重要属性,如何编制高铁快递列车运输方案,为不同属性的货流匹配合适的运输策略是目前亟需解决的问题。因此本文对高铁快递市场竞争力和运输组织模式进行了分析,基于货流预测结果,综合考虑货运时限需求,对高铁快递运输方案的编制和优化进行了探讨。主要研究包括:（1）在理论基础环节,首先总结了目前高铁快递的业务流程,作为后文构建模型的理论约束基础;其次对不同高铁快递运输组织模式分析,进而总结高铁快递所需的技术设备等条件,作为模型假设的现实依据;然后定量计算不同运输模式下理论运载能力上限,作为后文相关参数的设定依据;最后对高铁快递市场竞争力及前景进行分析,作为运输方案编制的现实基础。（2）在货流预测环节,首先采用多种预测方法对快递市场需求进行预测比选;其次结合因子分析法和贸易引力模型对城市货流吸引强度进行分析,从而预测城市间OD货流量;最后对不同运输方式进行特征分析,构建不同方式的广义效用函数,从而计算高铁的快递分担率以及不同服务产品的货流比例。（3）在运输方案优化环节,研究了基于高铁快递运输方案备选集的两阶段编制理论与方法。在备选集生成阶段,针对货物中转的特殊性,构建列车运行时空网络,将运输方案备选集抽象为时空网络路径问题,并设计了改进的Yen算法进行求解;第二阶段以第一阶段所获得的运输方案备选集为基础网络,设计时空状态网络来描述货流的运输过程,并考虑货流的时限需求,从而将运输方案优化问题转化为网络多商品流分配问题,并基于自适应的遗传算法来进行求解。模型综合考虑了装卸和装载能力限制、运营条件和组织条件等实际约束,以运费收入、运输成本、装卸成本、中转成本和延误惩罚为目标,从全局统筹角度来编制高铁快递运输方案,从而尽可能满足高铁快递运输需求,实现运营收益的最大化。（4）本文以哈大高铁为背景对高铁快递运输方案进行设计。对高铁沿线城市2023年的快递货流数据进行预测和分析,结合实际的列车运行图信息,对15个OD点对下180支货流进行运输方案组织。案例求解结果符合模型时限优先、用足能力以及运营收益最大化的原则,证明了模型和算法的有效性。图38幅,表44个,参考文献99篇。

促进更多货流从公路转移到铁路是实现“双碳”目标的重要路径之一,也是推动铁路高质量发展的关键举措。鉴于此,本文以公铁货流转移量、铁路车流径路选择及编组去向等为主要决策变量,以公铁两网物流总成本极小化为目标,构建公铁货流转移

高速铁路列车正晚点分布模型是研究正晚点预测和能力利用的基础,具有重要的理论与现实意义。提出一种邻域核密度估计模型(KDE-ND),针对采集的京沪高速铁路沿线车站列车运行实绩数据,进行列车到达的正晚点分析。该模型以高斯核为核函数,

With the steady increase in passenger volume of high-speed railways in China, some high-speed railway sections have faced a difficult situation. To provide more transport services, it is necessary to add as many trains as possible in a section to increase capacity. To solve this problem, a compressed multilayer space-time network model is constructed with the maximum number of trains that can be scheduled in the train timetable as the objective. The combination of the train stop plan and speed level is represented by the layer of network where the train is located, and constraints such as train selection, train safety, train overtake and cross-line trains are considered. A method based on timing-cycle iterative optimization is designed to decompose the original problem into multiple subproblems, and the solving order of the subproblems is determined by a heuristic greedy rule. Taking the Beijing-Jinan section of the Beijing-Shanghai high-speed railway as an example, the maximum number of trains was increased by 12.5% compared with the timetable before optimization. The saturated timetables provide detailed schedules, which helps decision-makers better adjust the timetable to run more trains.