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出版者:中国铁道出版社

作者:孙晚华

出品人:

页数:203

译者:

出版时间:2014-11

价格:35.00

装帧:平装

isbn号码:9787113194987

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 软件
• 优化
• 优化
• 线性规划
• 整数规划
• CPLEX
• 运筹学
• 铁道运输
• 调度优化
• 列车编组
• 路径规划
• 网络优化

《铁道运输网络优化算法研究》 引言 铁道运输作为国民经济的命脉，其运营效率与成本直接关系到社会生产力的发展和人民生活的便利。在全球经济一体化和城市化进程加速的背景下，铁路运输面临着日益增长的客货运需求、复杂的运输网络结构、以及精细化管理的需求。如何通过科学的算法和优化模型，最大限度地提高铁路运输系统的承载能力、降低运营成本、缩短运输时间、提升服务质量，是当前铁路运输领域亟待解决的关键问题。 本书《铁道运输网络优化算法研究》聚焦于铁道运输系统中普遍存在的优化难题，旨在深入探讨并系统性地介绍一系列先进的优化算法和模型，以期为解决铁路运输的实际问题提供理论指导和技术支撑。本书并非对特定软件工具的介绍，而是着重于算法本身的原理、设计思路、应用场景及其在铁道运输优化中的实际价值。我们将从理论基础出发，逐步深入到具体的算法实现与应用，力求为读者构建一个全面、深入的理论框架。 第一章 铁路运输系统概述与优化挑战 本章将首先对现代铁路运输系统进行全面的梳理和介绍，包括其组成部分（如线路、车站、机车车辆、信号系统、调度指挥系统等）、核心业务流程（如客运组织、货运组织、列车运行计划编制、车辆运用等）以及其在大交通运输体系中的战略地位。在此基础上，我们将深入分析铁路运输系统所面临的各类优化挑战，这些挑战涵盖了多个层面： 运力优化： 如何在有限的线路容量和车辆资源下，最大化运输能力，满足不断增长的客货运需求。这涉及到列车班次安排、车厢编组优化、货运列车开行方案设计等。 运行效率优化： 如何提高列车运行的速度和准点率，减少运行时间和延误。这包括列车运行图的优化、信号优先策略、运行区间分配等。 成本控制优化： 如何在保证运输质量的前提下，降低能源消耗、维修费用、人力成本等。例如，最优的机车分配、节能驾驶策略、车辆维护计划等。 网络资源配置优化： 如何合理规划和利用铁路网络中的各项资源，如线路、车站、股道、货场等，以实现整体效益最大化。这可能涉及车站扩建、线路能力提升、货运节点布局等。 应急响应与风险管理： 在突发事件（如恶劣天气、设备故障、事故等）发生时，如何快速有效地进行调度和资源重组，最大限度地减少影响，恢复正常运营。 客货服务质量提升： 如何通过优化服务流程、提升准点率、提供更便捷的购票和货物追踪服务等，来满足不同用户的多样化需求。 我们将对这些挑战进行详细的分类和剖析，阐明其内在的复杂性以及对传统优化方法提出的更高要求。 第二章 运筹学与组合优化基础 本章将为读者打下坚实的理论基础，介绍与铁路运输优化密切相关的运筹学和组合优化领域的关键概念与方法。 线性规划（LP）与整数规划（IP）： 介绍线性规划的基本模型、求解方法（如单纯形法、内点法）及其在资源分配、生产计划等问题中的应用。在此基础上，重点讲解整数规划，包括0-1整数规划、混合整数规划（MIP），以及其在离散决策问题中的重要性，如列车班次选择、车厢类型分配等。 网络流模型： 介绍最大流、最小割、最小费用最大流等经典网络流模型，并探讨其在铁路运输中的应用，例如货运流量分配、线路容量分析、车站吞吐能力评估等。 图论及其应用： 介绍图论的基本概念，如节点、边、路径、回路、连通性等，以及在铁路网络分析中的作用。重点讲解最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树、旅行商问题（TSP）的变种等，这些算法在确定最优行车路线、网络连通性分析、货物配送路径规划等方面具有直接的应用价值。 组合优化技术： 介绍一些常用的组合优化技术，如分支定界法、割平面法等，它们是求解复杂整数规划问题的有效工具。 本章的重点在于建立读者对这些基础优化工具的理解，为后续更复杂的模型和算法奠定基础。 第三章 关键铁路运输优化问题的建模方法 本章将聚焦于将实际的铁路运输问题转化为数学模型。我们将针对铁路运输中的典型优化问题，演示如何进行有效的数学建模。 列车运行计划优化模型： 针对客运和货运列车，建立优化模型来确定列车开行频率、时刻表、运行区间、车次等。这将涉及到需求预测、线路容量约束、车辆可用性、乘客/货物时间窗要求等因素。 车辆运用与调度模型： 建立模型来优化机车车辆的分配、调配、编组和维护计划，以最小化闲置时间、降低运行成本，并满足运输需求。 车站作业优化模型： 针对车站的接发车、会让、编组、解体、装卸作业等，建立优化模型来提高车站的通过能力和效率，减少延误。 货运网络与配送优化模型： 针对货物运输，建立模型来优化货物的集散、中转、装卸以及配送路径，以实现整体物流成本的最小化和时效性的最大化。 动态调度与应急恢复模型： 针对列车运行过程中可能出现的延误或突发事件，建立动态重调度模型，以快速调整运行计划，恢复正常运营。 在建模过程中，我们将强调如何准确地捕捉现实世界的约束条件和目标函数，以及如何选择合适的数学工具来表示这些问题。 第四章 启发式与元启发式算法在铁路运输中的应用 对于许多NP-hard的铁路运输优化问题，精确求解的计算复杂度可能非常高。因此，本章将重点介绍启发式和元启发式算法，这些算法能够在合理的时间内找到高质量的近似解。 贪婪算法与局部搜索： 介绍贪婪算法的原理及其在某些铁路问题（如简单的路径选择）中的应用。讲解局部搜索技术，如爬山法、模拟退火算法，它们通过迭代改进当前解来逼近最优解。 遗传算法（GA）： 详细介绍遗传算法的遗传操作（选择、交叉、变异）、编码方式以及其在列车运行图优化、车次安排等问题中的应用。 粒子群优化（PSO）： 介绍粒子群算法的粒子位置更新机制、速度更新机制，以及其在参数优化、路径规划等问题中的应用。 禁忌搜索（TS）： 讲解禁忌搜索的核心思想——利用禁忌列表来避免算法陷入局部最优，及其在车次安排、车辆调度等问题中的应用。 蚁群优化（ACO）： 介绍蚁群算法模拟蚂蚁觅食行为的原理，以及其在路径优化、列车运行优先级排序等问题中的应用。 本章将通过具体的案例分析，展示这些算法如何有效地处理铁路运输中的复杂优化问题，并权衡解的质量与计算效率。 第五章 约束规划与高级优化技术 本章将进一步探讨一些更高级的优化技术，以应对铁路运输系统中的复杂性和动态性。 约束规划（CP）： 介绍约束规划的基本概念，如变量、域、约束，以及其在满足复杂逻辑约束条件下的问题求解中的优势。我们将探讨CP在列车时刻表编制、车厢匹配等问题中的应用。 混合整数规划（MIP）的高级求解技术： 介绍在求解大规模MIP问题时常用的高级技术，如列生成、割平面法、Benders分解等，以及它们如何提升求解效率。 多目标优化： 铁路运输优化往往涉及多个相互冲突的目标（如最小化成本、最大化准点率、最大化运力等）。本章将介绍多目标优化方法，如Pareto最优、加权求和法、ε-约束法等，以在不同目标之间寻求最佳权衡。 鲁棒优化与随机优化： 针对铁路运输系统的不确定性（如需求波动、设备故障、天气影响等），介绍鲁棒优化和随机优化技术，以设计在各种不确定条件下都能表现良好的优化方案。 第六章 铁路运输优化案例研究与展望 在本章中，我们将通过具体的、具有代表性的铁路运输优化案例，来综合运用前几章所介绍的理论和方法。这些案例将涵盖： 大规模列车运行图的生成与优化。 复杂货运枢纽的作业调度优化。 城市轨道交通的客流疏导与运力匹配。 铁路货运网络的路径选择与成本优化。 突发事件下的应急调度与恢复方案设计。 通过对这些案例的深入分析，读者将能够更直观地理解算法的应用过程、模型的构建思路以及优化结果的实际意义。 最后，本章将对未来铁路运输优化领域的研究方向进行展望，包括： 人工智能与机器学习在铁路优化中的深度融合。 大数据分析与实时决策支持系统的构建。 面向绿色、智能、可持续发展的铁路运输优化。 跨运输方式的综合交通运输优化。 结论 本书《铁道运输网络优化算法研究》旨在为读者提供一个全面、深入、实用的铁路运输优化理论和方法体系。我们相信，通过掌握这些先进的优化技术，并结合实际的铁路运输知识，能够有效地解决当前和未来铁路运输发展中面临的各种挑战，从而提升铁路运输系统的整体效能，为经济社会发展做出更大的贡献。本书适合铁路运输领域的从业人员、研究人员、以及对运筹学和优化技术感兴趣的读者。

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翻开内页，首先感受到的是那种严谨的学术气息，字体选择和图表绘制都非常清晰、规范，看得出编辑和作者在排版细节上是下足了功夫的。我个人对那些复杂的数学符号和约束条件的推导过程特别敏感，如果能用图形化的方式辅助理解，那就更好了。这本书的某些章节似乎尝试用流程图和系统架构图来解释复杂的优化流程，这一点我很欣赏，因为它避免了纯文字描述带来的枯燥和晦涩。我期待它能深入讲解如何构建一个有效的数学模型，特别是如何将那些现实世界中常常出现的非线性、随机性等复杂因素，有效地转化为可被Cplex处理的线性或整数规划形式。对我来说，真正的价值不在于Cplex能跑出结果，而在于我是否能构建出最贴近实际的、能最大化效益的那个“模型”。如果这本书在这方面能提供详实的案例分析和“陷阱”提示，比如模型过度复杂导致的求解时间过长或无解等问题，那它对工程师的帮助就不仅仅是理论层面的了。这种实战经验的传授，远比空泛的理论讲解来得珍贵。

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从章节内容的连贯性来看，这本书似乎有一条很明确的学习路径，从基础概念的建立，到模型规范的建立，再到特定应用场景的深入剖析。我特别关注那些与资源调度和网络流相关的章节，因为这恰恰是我当前工作中最头疼的领域——如何平衡固定资产的利用率和动态需求之间的矛盾。我希望看到一些关于大规模数据处理和模型求解效率的讨论。毕竟，在实际的铁路运输调度中，数据量可能是以“万”为单位的，一个在小样本上表现优异的模型，搬到实际生产环境可能就会完全崩溃。如果书中能探讨如何利用Cplex的高级特性，比如并行计算、切割平面（Cutting Planes）或分支定界（Branch and Bound）的原理，并结合一些性能调优的技巧，那就太棒了。此外，它对模型的灵活性和鲁棒性是否有涉及？毕竟，计划赶不上变化，一个好的优化方案需要有一定的适应性。如果能看到作者针对不同规模和复杂度问题的“工具箱”式解析，那阅读体验会大幅提升。

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这本书的封面设计得挺有意思，那种深蓝色调配上一些简洁的线条，给人一种专业又沉稳的感觉。拿到手里掂了掂，分量十足，一看就知道内容量不小，那种扎实的厚度就让人对里面的技术干货充满了期待。我当时是想找一些关于现代物流管理和供应链优化的理论基础和实践案例相结合的书籍，尤其关注那些对资源配置效率有显著提升潜力的工具。这本书的标题虽然直接指向了某个特定的软件平台，但从整体的排版和章节的逻辑来看，它似乎在努力构建一个更宏大的优化问题求解框架，而不只是停留在软件操作手册的层面。我特别留意了前几章的理论综述部分，希望它能帮我厘清运筹学中那些核心概念在实际工业场景中是如何落地转化的。对于一个初学者来说，如果这本书能清晰地梳理出从抽象数学模型到具体求解算法的过渡脉络，那绝对是价值连城的。我希望它能提供足够的背景知识，让我理解为什么Cplex是解决这类问题的“利器”，而不是简单地告诉我“怎么点鼠标”。整体而言，装帧和初印象给人一种可靠、深入研究的基调，希望能从中挖掘出真正能指导我工作实践的洞见。

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阅读完部分章节后，我感觉到作者对“工程实现”这一环节给予了足够的重视，这在很多偏学术的优化书籍中是比较少见的。这本书似乎有意图弥合理论研究与工程应用之间的鸿沟。我尤其赞赏它在介绍完标准的LP/MIP模型后，紧接着就讨论了如何将结果有效地反馈给业务系统进行落地执行。例如，模型输出的解（如“哪辆车在哪个时间点到达哪个站台”）如何无缝对接给现场的调度人员，中间是否存在数据转换的难点？如果能有一些关于接口设计或数据预处理的讨论，那就更贴合我的期望了。总而言之，这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本关于如何使用某个求解器的指南，更像是一本关于“如何用数学优化思维去解决铁路运输领域复杂调度难题”的实战手册。它鼓励读者跳出软件本身的限制，去思考优化问题的本质，这才是真正有深度的学习。

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我注意到书中对“优化”的理解似乎不局限于单一目标函数，而是更倾向于多目标决策和权重分配。这很符合现代企业管理中那种需要权衡成本、时间、服务质量等多个维度的现实需求。我希望能从中找到一些关于如何进行敏感性分析的指导。也就是说，当某些输入参数（比如燃料价格、某条线路的运力限制）发生轻微变动时，最优解会如何变化？这对于管理层的风险评估和决策制定至关重要。这类分析如果能结合具体的数值案例来展示，效果会比纯理论阐述强百倍。此外，这本书的案例选择似乎非常贴合工业实际，它有没有涉及到时间窗（Time Windows）的复杂约束？在涉及人员排班或设备检修的调度问题中，时间窗的精确处理是决定方案可行性的关键。如果能看到这些“硬骨头”是如何被拆解和解决的，那么这本书的实操价值就得到了极大的印证。

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整体逻辑还行， 不过前面描述语法部分不是特别像IT从业人员的描述，不过难得见到这样一本关于小众软件实操性的书，还是赞一个。

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感谢ibm（扑通跪地

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整体逻辑还行， 不过前面描述语法部分不是特别像IT从业人员的描述，不过难得见到这样一本关于小众软件实操性的书，还是赞一个。

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