Zarządzanie opóźnieniami w ruchu kolejowym z zastosowaniem programowania ewolucyjnego

• Autorzy: Katarzyna Palikowska

Warianty tytułu

Delay Management in Railway Traffic with Using Evolution Programming

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Zarządzanie opóźnieniami w ruchu kolejowym zostało potraktowane jako wielokryterialny problem optymalizacyjny, który obejmuje między innymi zapewnienie skomunikowania pociągów na stacjach węzłowych oraz dąŜenie do uzyskania biegu pociągów najbardziej zgodnego z pierwotnym rozkładem jazdy. Uwzględniono priorytety poszczególnych pociągów uzależnione od sytuacji ruchowej i kategorii pociągów. W przeprowadzonym procesie optymalizacji wykorzystano algorytm genetyczny z operatorami genetycznymi dopasowanymi do specyfiki problemu traktowanego jako ogólny problem (job-shop) szeregowania zadań.(abstrakt oryginalny)

EN

Railway delay management problem was treated as multi-objective optimization problem dealing with ensuring train connections at hub stations and trying to re-schedule delayed trains to obtain a new schedule as far as possible correspondent to the base timetable. Different train priorities dependent of the current state of the railway network and train class has been taken into account. The optimization process has been carried out using the genetic algorithm with the genetic operators adjusted to the specific character of the railway re-scheduling modeled as job-shop scheduling task problem.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Algorytmy genetyczne; Zarządzanie

EN

Genetic algorithms; Management

• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2012
• Numer: nr 4, CD 1
• Strony: 597--606

Twórcy

autor

Katarzyna Palikowska

• Politechnika Gdańska

Bibliografia

• [1] Arabas J. : Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, WNT, Warszawa 2004
• [2] Corman F., D'Ariano A., Hansen I., Pacciarelli D. : Optimal multi-class rescheduling of railway traffic, Journal of Rail Transport Planning & Management 1(2011), pp. 14-24 , Elsevier Ltd.
• [3] Gao J., Sun L., Gen M. : A hybrid genetic and variable neighborhood descent algorithm for flexible job-shop scheduling problems, Computers & Operations Research 35 (2008), pp. 2892-2907, Elsevier Ltd.
• [4] He S., Song R., Chaudhry S. : Fuzzy dispatching model and genetic algorithms for railyards operations, European Journal of Opertaional Research 124 (2000), pp.307-331, Elsevier Ltd.
• [5] Kanai S., Shiina K., Harada S., Tomii N.: An optimal delay management algorithm from passengers' viewpoints considering the whole railway network, Journal of Rail Transport Planning & Management 1(2011), pp.25-37, Elsevier Ltd.
• [6] Krasemann J. : Design of an effective algorithm for fast response to the re-scheduling of railway traffic during disturbances
• [7] Michalewicz Z. : Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa 1996
• [8] Sahin I.: Railway traffic control and train scheduling based on inter-train conflict management, Transportation Research, Part B 3(1999), pp. 511-534 , Pergamon
• [9] Schöbel, A. : Integer programming approaches for solving the delay management problem, Algorithmic Methods for Railway Optimization, Lecture Notes in Computer Science, Springer.
• [10] Törnquist J., Persson J. : N-tracked railway traffic re-scheduling during disturbances, Transportation Research Part B 41(3) (2007), pp. 342-362, Elsevier Ltd.
• [11]Wolfenburg A.: Optymalne kierowanie ruchem pociągów w obszarze sieci kolejowej, Wydawnictwo Państwowej WyŜszej Szkoły Zawodowej, Gorzów Wielkopolski 2011.
• [12] Yamada T., Nakano R.: Genetic Algorithms for Job-Shop Scheduling Problems, Proceedings of Modern Heuristic for Decision Support, pp. 67-81, UNICOM seminar, London 1997.