一种铁路车站作业计划编制方法及应用

技术领域

本申请属于交通规划技术领域，特别是涉及一种铁路车站作业计划编制方法及应用。

背景技术

高速铁路路网规模不断扩大，高铁运输网络化运营特征的日益凸显，车站数量大幅度增长和大站的规模也越来越大，作为铁路网中的基础节点，车站作业效率对铁路线网的整体运输效能影响极大。特别是大型高铁客运站，往往是路网运输组织的关键节点和核心枢纽，需要通过车站作业计划的编制和实施，指导车站作业。

随着高速铁路路网的成型和现代化交通运输市场需求的转变，结合计算机系统的自动化、智能化的铁路车站作业计划编制和车站技术作业图表的便捷管理已经成为现场迫切的需求。传统的铁路车站作业计划编制思路和技术手段均难以满足现代高铁智能运营的迫切需求。

发明内容

1.要解决的技术问题

基于传统的铁路车站作业计划编制思路和技术手段均难以满足现代高铁智能运营的迫切需求，对于大型车站的编制效率较低，单机版的系统编制手段较为落后，需要到现场配合编制，没有提供大量车站远程、异地编制车站技术作业计划的平台。针对上述问题，本申请提供了一种铁路车站作业计划编制方法及应用。

2.技术方案

为了达到上述的目的，本申请提供了一种铁路车站作业计划编制方法，所述方法包括如下步骤：1)构建基于云计算的铁路车站作业计划编制与管理平台；2)以车站平面图为基础，构建车站拓扑网络结构模型，基于微观层次的车站作业调度模型，在所述铁路车站作业计划编制与管理平台中嵌入算法，根据本站作业时刻表，实现车站作业计划自动编制和优化调整。

本申请提供的另一种实施方式为：所述铁路车站作业计划编制与管理平台以云计算架构为基础，设计并搭建基于web界面的铁路车站作业计划编制系统，通过计算机集群搭建云计算中心，在云端通过互联网为用户提供数据交互、存储、计算、操作反馈，用户通过web界面访问系统，并完成车站作业计划的编制和调整。

本申请提供的另一种实施方式为：所述车站作业调度模型将股道、道岔和交叉渡线作为基础资源。

本申请提供的另一种实施方式为：所述车站作业调度模型以列车作业效益最大化为优化目标，效益与作业时间、作业成本联系，并存在函数关系，通常作业列车越多，效益越大；在标准作业时间以外的额外作业时间越长、成本越高、效益越低，所述联系可通过线性或非线性函数进行表示。

本申请提供的另一种实施方式为：所述线性或非线性函数的约束条件包括资源占用约束、资源占用与进路占用关系约束、进站占用约束、作业时间约束、作业连续性约束、作业顺序约束、逻辑约束以及针对特殊作业的特殊约束条件。

本申请提供的另一种实施方式为：所述算法包括拉格朗日松弛算法和分支定界算法；所述拉格朗日松弛算法对资源占用约束松弛，构建松弛对偶问题，得到松弛解；所述松弛解带入原问题后需要可行化，所述可行化采用基于启发式规则的分支定界算法。

本申请提供的另一种实施方式为：所述启发式规则包括不可行解剪枝策略、全局优先规则和集束搜索规则。

本申请提供的另一种实施方式为：所述松弛解包括若干冲突点，根据所述冲突点设置分组策略，所述分组策略包括根据冲突点的相关列车进行分组和根据列车之间冲突关系进行分组。

本申请提供的另一种实施方式为：所述分组冲突列车的作业方案设置完毕后，得到可行解和计算目标函数下界；

本申请还提供一种铁路车站作业计划编制方法的应用，将所述的铁路车站作业计划编制方法应用于高速铁路车站日常作业管理、作业人员培训及运营计划优化中。

3.有益效果

与现有技术相比，本申请提供的铁路车站作业计划编制方法及应用的有益效果在于：

本申请提供的铁路车站作业计划编制方法，为一种基于云计算的高速铁路铁路车站作业计划编制方法。

本申请提供的铁路车站作业计划编制方法，基于我国大量铁路车站在作业计划编制和技术作业图表管理的实际需求，设计一个基于云计算技术的铁路车站作业计划编制系统，实现车站技术作业计划自动编制等功能。

本申请提供的铁路车站作业计划编制方法，构建了“基于云计算的高速铁路铁路车站作业计划编制系统”，通过云计算中心的计算服务器，采用微观车站作业调度模型和拉格朗日松弛算法实现自动化编制、调整等车站作业计划，提供作业冲突检测、车站作业仿真、指标统计等诸多实用功能。通过基于Web的程序手段，实现远程异地协同编制各站的技术作业图表，通过互联网，实现跨平台、跨操作系统的交互操作，并可方便的实现基于手机、ipad等的移动服务，使得我国铁路的几千个站能够随时、随地协同作业。通过统一的云数据中心，实现实时交互、数据共享等，保证了数据一致性，同时由于客户端不需要安装程序，保证了系统程序的一致性。满足当前大规模、高频率、高效率的中国高速铁路铁路车站作业计划编制需求。

本申请提供的铁路车站作业计划编制方法，设计并构建一套基于云计算技术的高速铁路铁路车站作业计划编制系统，为车站作业计划的自动化、智能化编制和管理提供平台和工具，通过嵌入模型、算法，实现车站作业计划自动编制、冲突检测等功能。并通过嵌入云计算系统，进一步实现列车运行图、动车交路计划的数据交互和协同优化。

本申请提供的铁路车站作业计划编制方法，解决基于C/S架构的传统铁路车站作业计划编制与管理系统的交互不便、自动化程度低、缺乏协同优化、缺乏作业仿真等问题，并提供便于推广、移植、协同作业的基于云计算技术的铁路车站作业计划编制系统。

本申请提供的铁路车站作业计划编制方法，以云计算技术为基础，构建基于web的铁路车站作业计划编制系统，实现高速铁路车站作业计划自动化、智能化编制，并提供多种辅助决策工具。人机交互功能与操作与现场贴合，满足高速铁路车站日常作业需求。

本申请提供的铁路车站作业计划编制方法，采用云计算技术，实现远程、异地、多机协同的铁路车站作业计划编制。通过web界面实现便捷实时用户交互，可适用于任意平台、任意系统，用户数量、权限可随时调整，通过云计算中心实现数据共享、便捷交互等功能。

本申请提供的铁路车站作业计划编制方法，构建云计算中心，获得海量数据储存和高强度峰值计算能力，运用并行计算技术，充分发挥云端大规模集群的计算资源优势，支撑多项自动化功能和辅助决策功能的运行。通过嵌入车站作业调度模型和拉格朗日松弛算法，实现车站作业计划自动编制和调整，解决人工编图的效率低、工作量大、周期长等问题。

本申请提供的铁路车站作业计划编制方法，列车运行图与车站作业计划一体化编制，列车运行图、动车运用计划、车站作业计划的协同优化功能。整合车站基础数据，通过与列车运行图编制系统的实时数据交互，通过调用算法，实现二者的协同优化。

本申请提供的铁路车站作业计划编制方法，以车站平面图为基础，实现车站作业仿真。通过红光带、列车模型展示站内作业情况，模拟列车在站内的走行、资源占用等情况，实现车站作业计划应用效果展示、作业技术标准评估等功能。

本申请提供的铁路车站作业计划编制方法，降低铁路车站作业计划编制成本和周期，提升作业计划编制效率。通过系统提供的自动化编制功能和人机交互工具可大幅度提升车站作业计划的编制效率，缩短编制周期。系统基于web界面运用，可支撑超大规模用户使用，无需安装其他额外设备，大幅度降低推广和应用成本，适应大量不同铁路车站作业计划编制的需求。同时，系统底层数据统一整合至路网中，数据结构统一规范，交互便捷，便于协同作业。

附图说明

图1为本申请的铁路车站作业计划编制与管理平台原理示意图；

图2为本申请的铁路车站作业计划编制与管理平台原理示意图二；

图3为本申请的铁路车站作业计划编制与管理平台结构示意图；

图4为本申请的车站基础设施拓扑网络模型示意图；

图5为本申请的拉格朗日松弛算法流程示意图；

图6为本申请的列车作业进路集合生成示意图；

图7为本申请的可行解计算流程示意图；

图8为本申请的基于云计算的高速铁路铁路车站作业计划编制界面示意图；

图9为本申请的高速铁路车站作业方案管理示意图；

图10为本申请的登陆与初始界面示意图；

图11为本申请的车站数据管理示意图；

图12为本申请的铁路车站作业计划编制界面示意图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图对本申请的具体实施例进行详细地描述，依照这些详细的描述，所属领域技术人员能够清楚地理解本申请，并能够实施本申请。在不违背本申请原理的情况下，各个不同的实施例中的特征可以进行组合以获得新的实施方式，或者替代某些实施例中的某些特征，获得其它优选的实施方式。

在实际的铁路运输组织管理中，车站作业计划的制定可分为两个阶段。第一阶段是在列车时刻表编制阶段，技术人员必须为每个车站编制一份当前列车运行图基础上的车站作业计划，此阶段在确定所有列车是否能进出车站时，技术人员一般只考虑线路的通过能力以及运行图的可行性；第二阶段是在日常运营阶段，调度员必须根据设备的实际状态和列车延误来调整车站作业计划。

当前铁路车站作业计划编制以人工为主，计算机编制为辅。现有的几个版本的铁路车站技术作业编制系统基于单机版，与列车运行图系统没有融合，在每次中国国家铁路集团有限公司组织的列车运行图编制的工作中，需要大量车站技术人员集中到某一个指定的位置进行人工辅助，耗费了大量的人力、物力、时间成本。

随着对铁路运输组织的深入研究，很多学者关注了车站作业优化问题，并出现了大量的研究成果。包括车站作业计划自动编制、实时调度优化、列车进路分配等各个方面，并提出了大量的研究成果，应充分应用于实际。现有研究成果对车站技术作业的优化侧重于对冲突的疏解、车站通过能力的提升以及作业计划鲁棒性的优化，常见约束主要包括到发线分工、列车接续、便捷换乘、咽喉布置形式等。

而编制和协调车站作业计划的主要困难是需要考虑大量列车、作业和有限的设备资源的安排。铁路车站作业计划编制和调整核心内容是根据技术作业标准和列车运行图，为本站的列车作业和调车作业安排作业进路和时间，保证车站各项作业的有序进行。通常铁路技术人员会采用简单的规则来解决这些冲突，如按优先顺序给列车分配进路、推迟调车作业等。这类规则在实践中得到了广泛的应用，但随着高铁站数量的增多和规模的大幅度增加，现代化运输市场对计划调整周期的不断压缩，传统人工编制、手动作图、集中编制的作业方法和模式的局限性和效率已越发难以满足需求。

因此既有的铁路车站作业计划编制和管理从技术到平台上，均不太适应我国高铁路网巨大而且复杂的现实情况，在实际应用中存在不少难点和问题，主要难点总结如下：

(1)既有研究以常规列车作业为主，很少考虑出入段、出入库等调车作业，往往会将问题抽象为图论问题、0-1规划问题或着色问题等，通过启发式算法或随机事件仿真方法等进行求解，但大多数既有研究以进路为最小单位，通过敌对进路关系和股道占用作为约束条件，与分段解锁的现场实际情况还有偏差，模型和算法精度不足，难以满足高精度、可实施作业计划的编制，问题的求解规模、求解效率和求解精度难以满足当前高速铁路车站作业计划的快速求解和编制。

(2)对车站作业计划与运行图的协同优化的研究多数以理论研究为主，通过模型和算法实现二者的协同优化或一体化编制。但在实际应用中，大多数分步进行，运行图编制和铁路车站作业计划编制分别完成，或通过人工进行协调，运行图与铁路车站作业计划编制反馈调整困难，工作流程繁杂、工作量大。

(3)既有系统以人工操作为主，以车站技术作业图表为基础，构建可视化图表界面，提供人机交互修改工具，计划的编制、调整、冲突检测等依赖人工判断、人工调整，自动化、智能化水平低，缺乏与运行图编制系统的便捷交互渠道，工作模式单一，调度人员编图工作量大，效率低。

(4)既有系统以C/S架构为主，需要花费大量时间，完成复杂的前置工作，搭建系统，铺画车站平面图铺画，设计车站技术作业图表，工作量大、周期长，不同车站间的通用性小，与运行图编制系统交互麻烦，数据移植不便，编图工作协调不易。

参见图1～12，本申请提供一种铁路车站作业计划编制方法，所述方法包括如下步骤：1)构建基于云计算的铁路车站作业计划编制与管理平台；2)以车站平面图为基础，构建车站拓扑网络结构模型，基于微观层次的车站作业调度模型，在所述铁路车站作业计划编制与管理平台中嵌入算法，根据本站作业时刻表，实现车站作业计划自动编制和优化调整。

如图3所示，铁路车站作业计划编制与管理平台包括路网数据管理子系统、列车运行图编制子系统、铁路车站作业计划编制子系统和协同优化/一体化编制子系统，所述路网数据管理子系统对线路数据、车站数据和区间数据进行管理。所述列车运行图编制子系统具有基础管理功能、人机交互调整功能、自动化编制功能、指标统计和数据交互功能。所述铁路车站作业计划编制子系统进行基础数据/文件管理，基础界面管理功能，人机交互调整功能，计划编制辅助决策功能(冲突检测、作业方案匹配和路径规划等)，计划自动编制功能，车站作业仿真展示，指标统计和数据交互功能。所述协同优化/一体化编制子系统具有基础数据/编图参数管理功能、人机交互调整功能、计划编制辅助功能、计划自动编制功能、指标统计和数据交互功能。

本申请基于云计算的铁路车站作业计划编制系统以云计算中心为基础，通过互联网或局域网为用户提供各项服务，用户通过访问web界面，通过各项人机交互功能和按钮等，实现数据交互、操作反馈和各项自动化功能，由云计算中心读取用户操作或数据后，在服务器调用程序，完成数据存储、调用、计算等功能，并予以反馈。针对不同车站用户，可选择调用或根据用户权限自动调用或生成对应车站技术作业图表界面和车站平面图界面。用户可通过接入已搭建云计算中心获取服务，或根据本设计自行搭建云计算中心。

构建基于云计算技术的铁路车站作业计划编制与管理平台。以云计算架构为基础，设计并搭建基于web界面的铁路车站作业计划编制系统，通过计算机集群搭建云计算中心，在云端通过互联网为用户提供数据交互、存储、计算、操作反馈等，用户通过web界面访问系统，并完成车站作业计划的编制和调整，解决既有系统难以实现远程、异地、多机协同作业的难点。系统功能借鉴既有铁路车站作业计划编制操作，构建计划导入、输出、显示设置、图形化调整等人机交互和调整等功能，以及计划自动编制、冲突检测、指标统计、站内作业仿真等实用功能。

以车站平面图为基础，构建车站拓扑网络结构模型，基于微观层次的车站作业调度模型，通过嵌入拉格朗日松弛算法、列生成算法等，根据本站作业时刻表，实现车站作业计划自动编制和优化调整。同时，通过嵌入计算公式，实现股道利用率、道岔利用率等指标计算功能。嵌入模型和算法统一保存在云计算中心，根据用户上传列车时刻表、车站结构等数据，自动计算并反馈计算结果，并以图形化模式输出。

通过云端数据共享和接口等，与路网数据管理系统、列车运行图编制系统、动车组运用计划编制系统等实现数据交互与共享。改革传统人工、电话等数据传递与交互形式，通过调用云端数据库，在web界面实现线路、车站、列车运行图、动车组运用计划等数据的传递与交互。

通过数据交互与协同优化模型和算法的运用，解决列车运行图、车站作业计划、动车组运用计划的协同优化问题，在系统提供基础数据、编图参数的基础上，实现三者的综合优化，并以图形化形式反馈优化结果。

以车站平面图为基础，根据车站作业计划，实现站内作业仿真。仿真展示形式借鉴CTC系统，通过红光带、列车模型展示站内作业情况，仿真包括仿真参数设置、步长调节、加/减速、开始/结束等功能，并提供仿真控制台。

在web界面构建以车站技术作业图表为主体的计划编制和管理界面，和以车站拓扑平面图为主体的车站平面图管理界面。车站技术作业图表界面与车站平面图界面提供便捷管理工具，实现车站技术作业图表自定义表头和车站平面图界面参数调整等。

进一步地，所述铁路车站作业计划编制与管理平台以云计算架构为基础，设计并搭建基于web界面的铁路车站作业计划编制系统，通过计算机集群搭建云计算中心，在云端通过互联网为用户提供数据交互、存储、计算、操作反馈，用户通过web界面访问系统，并完成车站作业计划的编制和调整。

如图1所示。系统由云计算中心通过互联网支撑，用户可根据需求，构建协议接入云计算中心。云计算中心整合铁路车站作业计划编制相关的所有数据，包括路网基础数据、车站平面图、车站技术作业标准、编图参数、政策法规等，并嵌入对应自动化算法，通过拉格朗日松弛算法等，实现车站作业计划自动编制。用户可在任意设备(计算机、智能手机、平板)，任意操作系统(Windows，Linux,Android,macOS)通过web界面访问系统。云计算中心由专业团队维护，确保安全性。

如图2所示，云计算中心由计算机集群构成，并通过系统虚拟化、分布式存储等技术，实现资源的整合与运用。云计算中心主要负责数据存储、交互、计算，支撑系统运行。用户提交数据或操作后，由云计算中心调用算法、程序处理，并通过云端传递反馈。主要自动化功能包括：车站作业计划自动编制、冲突检测/疏解、指标统计、列车运行仿真等。

用户可通过任意设备访问web系统界面，根据用户权限，位用户开放不同车站的技术作业图标界面、车站平面图界面等。通过操作反馈调整结果，根据用户上传或调用数据，以及选中功能，在云端调用算法和程序进行处理，并反馈结果进行展示。

如图3所示，以铁路车站作业计划编制子系统为主，系统以车站技术作业图表界面、车站平面图仿真界面为主，构建基础数据管理、系统界面调整、人机交互功能、车站作业计划自动编制功能、冲突检测、仿真展示、指标统计等实用功能。通过与云计算中心路网数据管理、列车运行图编制等系统的数据交互，调用列车运行图与车站作业计划一体化编制算法等，实现计划的协同优化调整。

进一步地，所述车站作业调度模型将股道、道岔和交叉渡线作为基础资源。

进一步地，所述车站作业调度模型以列车作业效益最大化为优化目标，效益与作业时间、作业成本联系，并存在函数关系，通常作业列车越多，效益越大；在标准作业时间以外的额外作业时间越长、成本越高、效益越低，所述联系可通过线性或非线性函数进行表示。

进一步地，所述线性或非线性函数的约束条件包括资源占用约束、资源占用与进路占用关系约束、进站占用约束、作业时间约束、作业连续性约束、作业顺序约束、逻辑约束以及针对特殊作业的特殊约束条件。

进一步地，所述算法包括拉格朗日松弛算法和分支定界算法；所述拉格朗日松弛算法对资源占用约束松弛，构建松弛对偶问题，得到松弛解；所述松弛解带入原问题后需要可行化，所述可行化采用基于启发式规则的分支定界算法。

进一步地，所述启发式规则包括不可行解剪枝策略、全局优先规则和集束搜索规则。

进一步地，所述松弛解包括若干冲突点，根据所述冲突点设置分组策略，所述分组策略包括根据冲突点的相关列车进行分组和根据列车之间冲突关系进行分组。

进一步地，所述分组冲突列车的作业方案设置完毕后，得到可行解和计算目标函数下界。

可通过在云计算中心嵌入不同算法实现各项自动化功能，包括：车站作业计划自动编制、冲突检测、冲突疏解、指标统计等，在读取用户需求、上传数据后，以云计算中心的海量计算资源的高强度峰值计算能力，调用数据库相关数据和算法，快速计算结果并予以反馈。

已有系统以基于微观资源的通用车站作业调度模型为基础，并通过拉格朗日松弛算法实现车站作业计划的自动编制和快速求解。

①车站作业调度模型构建；列车作业计划必须与车站的基础设施相适应，与列车作业有关的固定设备主要包括股道、道岔、交叉渡线、站台和信号机，可通过引入车站平面拓扑模型对车站平面布局进行数据化处理。使用线路的接合点、道岔的中心点、交叉渡线的中心点、股道的中心点、车站边界和车场边界定义为节点，称之为“锚点”，以及连接两个相邻锚点的线路定义为弧。车站基础设施拓扑网络模型如图4所示，可适用于任意车站的结构表示，以该模型为基础，能将将列车进路与股道抽象为锚点或弧的集合。

在此基础上，以表示微观资源的锚点为基础，构建车站调度模型。在此模型中，不在将进路作为基础单位，而将股道、道岔和交叉渡线作为基础资源构建模型。有别于以列车股道均衡性、延误时间最小化等常见约束条件为优化目标，模型以列车作业效益最大化为优化目标，效益与作业时间、作业成本联系，并存在一定函数关系，通常作业列车越多，效益越大；在标准作业时间以外的额外作业时间越长、成本越高、效益越低，该联系可通过线性或非线性函数进行表示。

约束条件包括：资源占用约束、资源占用与进路占用关系约束、进站占用约束、作业时间约束、作业连续性约束、作业顺序约束、逻辑约束以及针对特殊作业的特殊约束条件等。可据需求进一步精细化确定。

②基于拉格朗日松弛算法和分支定界算法；鉴于模型的复杂性和规模，在车站规模较大时，一般算法很难在有限时间内找到可行解，因此采用基于拉格朗日松弛和分支定界算法进行求解。算法求解过程如图5所示。首先采用拉格朗日松弛对资源占用约束松弛，构建松弛对偶问题。当股道、道岔、交叉渡线等资源的占用约束松弛后，松弛对偶问题可视为在不考虑列车冲突的情况下，为作业列车安排作业方案和进路。单一列车作业方案的选择如图6所示，可转化为最短路问题，采用最短路算法(Dijkstra算法等)进行求解，最终整合所有列车的作业方案，即为松弛解。

松弛解带入原问题后需要可行化，可行化采用基于启发式规则的分支定界法，可行化流程如图7所示。在车站作业调度问题求解中，可设置类似的启发式规则：

a)不可行解剪枝策略；对于某一列车，将其与已完成作业安排的列车产生冲突的作业方案剪枝，保证解的可行性。

b)全局优先规则；全局优先规则试图从更广泛的角度来评估解分支的效益。因此以拉格朗日乘子值和当前迭代的资源占用次数作为评判标准，作为评判列车作业方案效益的一个优先权。

c)集束搜索规则；通过集束搜索算法对节点逐级分支，在每一级只保留C个有希望的节点，并在当前迭代中剪除其他节点。参数C通常被称为波束宽度，应用不可行解剪枝策略和全局优先规则，可以确定有前途的节点。

对于大规模车站而言，松弛解可能包含多个冲突点，涉及数十个冲突列车，直接采用分支定界法需要研究大量的节点，导致问题难以求解，为了减少求解规模，提出冲突列车分组方法，分组依据可通过冲突列车或冲突点进行分组，分组后按照优先级等规则，以此为每个冲突列车组安排作业，最终获得无冲突的车站作业计划，即为问题的可行解。可设置类似分组策略：

策略1：根据冲突点的相关列车进行分组；按照优先级关系，依次筛选各个冲突点的相关列车，并为每个冲突点构建对应的冲突列车集合。考虑到部分列车可能涉及包括冲突点的情况，因此对冲突列车的筛选设置无后效性原则，它意味着每当完成当前冲突点相关列车的筛选，则将列车的作业设置为虚拟作业，不占用进路，对其他未分组列车的作业无影响，并重新检查当前松弛解中的冲突点。

为避免出现部分冲突列车始终没有分组的情况，则根据该列车的作业情况，将其分入与之最相关的冲突点组合中。

策略2：根据列车之间冲突关系进行分组；根据优先级关系，依次分析列车之间的冲突关系，若某一列车与本组中的列车存在作业冲突，则将其分入该组，直到无其他列车与本组列车产生冲突。不断重复上述过程，直到所有列车分组完毕。在这种策略下，所有存在作业冲突的列车都将分为一组，不同组之间的列车没有冲突关系。

通过以上规则，可以显著改善解空间规模和可行解求解速度。绝大多数列车能够快速获得可行作业方案，但极少数列车在本轮迭代中可能存在无可行作业方案的情况。为了保证车站作业方案整体的可行性，确保数学意义可行解的存在，在本轮迭代中，当列车无可行作业方案时，将其松弛解对应作业方案设置为空，不占用资源，但作为惩罚，其效益值为0。将所有分组的冲突列车的作业方案设置完毕后，即可获得数学意义上的可行解以计算目标函数下界。经过多轮迭代和对比后即可获得接近最优解的可行解。

整个下界的计算步骤如下所示：Step 1:冲突列车分组①冲突检测，检查冲突列车；②按照分组策略对冲突列车分组；③按照优先级，对每组冲突列车进行排序；④将所有冲突列车当前作业方案设置为空，并更新资源占用情况。

Step 2：为每个冲突列车重新安排可行作业方案①根据优先级，依次选择分支子集，冲突列车子集中的每个列车均可视为一个分支节点，运用启发式规则，改善解空间，在每级只保留C个有希望的节点。

②采用分支定界法，结合全局优先规则，求解当前分支子集的可行解，依次为子集中的每个冲突列车选择作业方案。对于无可行作业方案的列车，则将其作业方案设置为空。

③更新资源占用次数，并选择下一分支子集。

④重复上述过程，直到所有列车作业均被安排完毕。

Step 3:计算目标函数下界；当所有列车的可行运行计划完成后，将每列车的可行运行计划合并为车站的可行运行计划，代入原问题，计算下界。

本申请还提供一种铁路车站作业计划编制方法的应用，将所述的铁路车站作业计划编制方法应用于高速铁路车站日常作业管理、作业人员培训及运营计划优化中。

根据模型及算法设计，根据计算机集群要求，设计并行计算算法，并编程实现嵌入系统。系统采用分布式存储技术和系统虚拟化技术，将不同车站、动车段数据、资源统一集成到高速铁路路网中，统一进行管理，将物理资源统一管理，并通过系统虚拟化技术重新分配调度，根据车站规模、作业列车数、铁路车站作业计划编制计算量级等重新分配资源，以满足系统所有用户的数据共享和计算需求。对于车站作业计划可引入松弛算法或并行处理机制，转化为多个子问题进行求解，由多个虚拟机多线程执行任务，以实现问题的快速求解。

实施例

基于云计算的高速铁路铁路车站作业计划编制系统以云计算中心为支撑，通过web界面为用户提供各项服务，用户交互可通过局域网或互联网完成。通过不断添加底层数据库、车站数据，可支持不同车站的作业计划编制需求，适应大量车站作业计划的编制和管理。

系统实施方式有以下两种。

实施方式一：

以中国国家铁路集团有限公司或各铁路局集团有限公司为主导，搭建私有云计算中心，存储全部路网、车站数据，以支撑各个车站的作业计划编制需求。具体实施方式为：

(1)以计算机/服务器集群为基础，搭建云计算中心，运用分布式存储、系统虚拟化等技术，实现物理资源的整合的分配，完成数据交互、存储、运算、应用服务支持等功能。车站数据结构统一，整合形成综合路网数据，为不同用户提供服务。

(2)用户通过局域网/互联网接入云端，通过web界面运用各项用户功能与系统进行交互，实现数据交互、操作反馈，主要应用功能包括车站作业计划自动化编制、人机交互调整、车站作业仿真等。根据用户类型，可设置内网/业务网用户和外网/因特网用户，用户通过网络渠道接入云端后，根据用户权限为用户开放对应车站和数据的查看、编辑等功能。新用户可通过申请等形式，接入云端并上传数据，运用系统提供工具，生成/设计对应的车站技术作业图表，查看对应车站平面图等。

在云计算中心的支撑下，系统支撑全国及以外车站/动车段的铁路车站作业计划编制，由各车站编图工作人员自行接入系统，主要接入流程如下：

(1)用户申请注册与数据管理

用户向云计算中心运营方或管理员提交申请，由管理员添加用户账号并设置权限。用户通过账号登陆系统，根据权限查看数据、管理对应车站作业计划，运用系统功能等。

登录方式如图10所示，在申请用户账号后，用户连接内网或因特网访问特定网址，通过用户名、密码登陆系统；进入系统后，可通过右上方菜单管理用户账号或退出系统。

(2)基础数据管理

如图11所示，用户可通过访问路网数据管理子系统，选中对应车站进行数据管理。通过调整路网显示层级，用户可通过宏观、中观、微观多个层次实现车站数据查看与管理。

同时，通过访问编图参数管理界面，可实现车站作业方案、列车走行进路、技术作业时间标准等内容的管理。

(3)高速铁路铁路车站作业计划编制功能

图12所示，系统以车站技术作业图表为主体，通过各项工具和功能进行图上作业和计划调整，从而实现车站作业计划的人机交互调整和自动化编制。同时，通过切换车站平面图界面，可实现列车运行仿真等功能。

(4)车站技术作业图表表头编辑功能

根据车站需要，用户可通过内置工具调整车站技术作业图表表头内容，定制车站技术作业图表股道、车站表示位置等，设计/铺画匹配对应车站的车站技术作业图表。车站平面图或数据的调整则需要通过上传系统，由系统进行处理和更新。

实施方式二：

由用户根据专利设计，自行搭建私有云计算中心或将系统移植到其他公有云计算中心或服务器中，由专利申请人提供各项服务。

用户根据本专利设计，搭建对应系统服务器，并通过自定义网络连接和网站提供服务，服务内容包括但不限于：多层级路网数据管理、车站作业进路调整、车站作业方案调整、基于车站技术作业图表的铁路车站作业计划编制以及基于车站平面图的车站作业仿真等功能。车站作业计划自动编制功能则通过本专利设计的拉格朗日松弛算法和基于启发式规则的分支定界法完成。

本申请构建基于云计算技术的高速铁路铁路车站作业计划编制系统，以云计算中心为支撑，通过web为用户提供各项服务，解决远程、异地、多机协同的计划编制难点，实现便捷数据交互、车站作业计划自动编制、列车运行图与车站作业计划协同优化等功能。

(1)基于云计算技术的高速铁路铁路车站作业计划编制系统架构。系统以B/S架构为基础，采用网络通信模式，由云计算中心完成数据存储、运算、应用服务支撑等功能，由基于web的系统界面完成与用户的数据交互、操作结果反馈以及计算结果反馈等。由云计算中心封装代码支撑各项用户功能的运行，用户通过特定网址登录系统，打开系统web界面，使用系统。

(2)基于微观资源的铁路车站作业计划编制系统结构。通过进路管理和作业方案管理实现车站作业进路管理。根据最短路算法，可生成站内所有走行进路，通过走行进路调整，实现车站作业计划的编制和调整。

(3)基于拉格朗日松弛的车站作业计划自动编制算法设计。根据车站资源拓扑网络模型，提出基于微观的车站调度作业模型设计，以股道、道岔、交叉渡线作为微观资源，表示列车进路及作业；以拉格朗日松弛算法为框架，对资源占用约束进行松弛，并提出基于启发式规则的分支定界法和冲突列车分组理念，以提高问题的求解速度。

(4)基于Web的车站技术作业图表的计划编制界面设计。以车站技术作业图表为主体，通过添加各项功能按钮和图上作业功能，实现铁路车站作业计划编制和调整，界面、功能设计与现场使用特征一致。并添加表头设计工具，可自行设计车站技术作业图表。

(5)以车站平面图为基础的车站作业仿真。基于Web程序，构建车站基础资源拓扑模型，显示车站平面图，并可添加信号机、站台、驼峰等元素，与现场常用图示一致；在此基础上，以红光带、列车实时动态移动展现股道占用、列车走行等操作，实现站内作业仿真。

尽管在上文中参考特定的实施例对本申请进行了描述，但是所属领域技术人员应当理解，在本申请公开的原理和范围内，可以针对本申请公开的配置和细节做出许多修改。本申请的保护范围由所附的权利要求来确定，并且权利要求意在涵盖权利要求中技术特征的等同物文字意义或范围所包含的全部修改。