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摘要
传统企业车站进路选择优化问题，即当多项作业出现在同一时空，以行车作业优先，调车作业在冲突节点前停车等待至行车作业驶离冲突节点再继续作业。现实生产过程中易造成调车作业长时间停滞等待，导致调车作业无法准时到达目标地点，破坏了调车作业环节的完整性，损害了企业车站的利益。基于企业车站行车作业与调车作业并存且调车作业数量要远大于行车作业的特点，同时考虑调车作业环节完整性，将调车作业设定一个能充分完成作业的时间标准值，并动态实时更新作业过程中节点占用时间，以判断进路冲突并进行疏解，建立以调车作业时间成本、行车作业时间成本最小的多目标进路选择优化模型。为加快遗传算法的搜索效率，结合K短路算法特点改进了遗传算法，并且以进路为基本单元针对性地设计了个体编码方案、交叉变异策略，求解该模型。最后，以具有代表性的某企业车站为例进行了验证。研究结果表明：考虑作业环节完整性的进路选择优化模型得到的进路选择方案能够有效地避免作业冲突，并且能够依据作业的优先级为车站作业选择合理的进路，快速有效地得出满意的作业方案，满足车站工作的需求。与传统进路选择方案相比，总的作业时间降低了23.26%。研究成果对该企业车站进路选择具有一定的参考价值。
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