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编组站调度系统优化理论与方法 版权信息
- ISBN：9787030707321
- 条形码：9787030707321 ; 978-7-03-070732-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
编组站调度系统优化理论与方法 内容简介
本书是一本较为全面介绍铁路编组站调度系统优化理论与方法的学术专著，反映作者在该领域比较系统的研究成果。主要内容包括：绪论；编组站系统及作业分析；编组站列车解编顺序的协同优化；编组站配流的分解与协同优化；双向编组站配流的协同优化；基于集群资源的编组站作业优化；基于资源可用度的编组站调度优化；基于能力区间的编组站系统优化；编组站调度系统优化算法设计。 本书偏重编组站调度系统的基础理论研究，提出诸多解决编组站调度系统优化问题的模型和算法。本书适合从事铁路运输组织工作和研究的科研人员以及交通运输规划与管理、交通运输工程专业的高等院校师生参考。
编组站调度系统优化理论与方法 目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.1.1 国外编组站自动化发展概况 1
1.1.2 国内编组站自动化发展概况 2
1.2 研究意义 5
1.3 国内外研究现状 7
1.3.1 国外研究现状 7
1.3.2 国内研究现状 10
1.3.3 既有研究分析 17
1.4 研究内容与技术路线 18
第2章 编组站系统及作业分析 22
2.1 编组站的作业 22
2.1.1 编组站的作业设备 22
2.1.2 编组站的作业流程 23
2.2 编组站的作业计划及调度系统 24
2.2.1 编组站的作业计划 24
2.2.2 编组站的调度系统 26
2.3 编组站的配流 28
2.3.1 编组站的车流组织规律 28
2.3.2 编组站的配流计划 33
2.4 本章小结 36
第3章 编组站列车解编顺序的协同优化 37
3.1 编组站列车解编作业的关联关系 37
3.1.1 编组站列车解体作业分析 37
3.1.2 编组站列车解编作业关联分析 37
3.2 编组站列车解体时刻与编组时刻的算法 38
3.2.1 编组站列车*早解体时刻计算方法 38
3.2.2 编组站列车*晚编组时刻计算方法 41
3.3 编组站列车解体顺序的确定方法 45
3.3.1 编组站列车解体顺序调整的基本定理 46
3.3.2 编组站列车解体顺序调整的无前效性分析 49
3.4 编组站列车编组顺序的调整方法 52
3.4.1 编组站列车编组顺序调整的基本定理 52
3.4.2 编组站列车编组顺序调整的无后效性分析 53
3.5 编组站列车解编方案的协同优化 63
3.5.1 编组站列车解编相互关联分析 63
3.5.2 编组站列车解编方案匹配模型 63
3.5.3 编组站列车解编方案同步调整方法 67
3.6 本章小结 69
第4章 编组站配流的分解与协同优化 71
4.1 编组站配流优化问题的分解 71
4.2 编组站静态配流与动态配流问题的描述 73
4.2.1 编组站静态配流问题 73
4.2.2 编组站动态配流问题 76
4.3 编组站静态配流与动态配流的协同优化 76
4.3.1 算法分析 77
4.3.2 相容方案搜索的遗传算法结构 77
4.3.3 静态配流的蚁群优化算法结构 79
4.4 到发线运用与解编作业的协同优化 80
4.4.1 到发线运用的描述 80
4.4.2 模型的构造 81
4.4.3 模型的求解思路 82
4.5 调车场线群的调整运用与解编作业的协同优化 83
4.5.1 调车场线路运用的描述 84
4.5.2 模型的构造 85
4.5.3 模型的求解思路 88
4.6 取送车作业与解编作业的协同优化 88
4.6.1 取送车作业分析及条件设定 88
4.6.2 取车时机的确定 91
4.6.3 送车时机的确定 91
4.7 编组站配流的综合协同优化模型 93
4.7.1 约束条件 94
4.7.2 目标函数 96
4.8 本章小结 97
第5章 双向编组站配流的协同优化 98
5.1 交换车的分析处理 98
5.1.1 交换车的转场方式 98
5.1.2 交换车处理的数学方法 99
5.1.3 算法步骤 101
5.2 到达列车的接入场选择优化 102
5.2.1 条件设定 102
5.2.2 双层多目标决策模型 103
5.2.3 模型算法 104
5.3 出发列车的出发场变更及出发股道调整优化 105
5.4 双向编组站配流的协同优化模型 106
5.5 本章小结 108
第6章 基于集群资源的编组站作业优化 109
6.1 编组站集群资源分析 109
6.1.1 编组站调度资源构成分析 109
6.1.2 编组站资源节点分析 111
6.2 编组站集群资源调度策略 113
6.2.1 编组站集群资源调度优化随机因素 113
6.2.2 编组站集群调度策略优化 114
6.3 基于集群资源的编组站驼峰解体作业优化 115
6.3.1 不考虑集群资源的编组站驼峰解体作业模型 115
6.3.2 基于集群资源的编组站驼峰解体作业优化模型 118
6.3.3 模型的求解算法 120
6.4 本章小结 126
第7章 基于资源可用度的编组站调度优化 128
7.1 编组站资源可用度的描述 128
7.1.1 编组站资源可用度的影响因素 128
7.1.2 编组站资源可用度的计算方法 130
7.2 编组站作业计划与车流动态分析 136
7.2.1 编组站车流的动态性分析 136
7.2.2 到达列车的信息波动范围 138
7.2.3 解编作业时间的容许波动范围 140
7.3 编组站作业计划与车流的耦合优化 141
7.3.1 编组站作业计划与车流的耦合度计算 141
7.3.2 编组站解编计划耦合优化模型 143
7.3.3 基于资源可用度的编组站阶段计划优化模型 146
7.3.4 基于资源可用度的编组站阶段计划优化步骤 157
7.4 本章小结 158
第8章 基于能力区间的编组站系统优化 159
8.1 编组站能力利用的时空特征 159
8.1.1 编组站能力利用的分析 159
8.1.2 编组站能力利用的空间特征 162
8.1.3 编组站能力利用的时间特征 165
8.2 编组站能力的表示方法 166
8.2.1 三参数区间泛灰数概述 166
8.2.2 编组站能力的三参数区间泛灰数表示 169
8.2.3 编组站能力的区间估计算法 169
8.3 基于区间分析法的编组站子系统能力协调及改造模型 175
8.3.1 基于区间泛灰数的协调度计算 175
8.3.2 编组站子系统能力协调及改造模型 177
8.3.3 模型的求解算法 181
8.4 本章小结 187
第9章 编组站调度系统优化算法设计 189
9.1 遗传算法与蚁群优化算法的融合 189
9.1.1 遗传算法 189
9.1.2 蚁群优化算法 194
9.1.3 遗传算法与蚁群优化算法的融合策略 198
9.2 基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁群协同优化算法 200
9.2.1 信息熵和混沌优化 200
9.2.2 初始种群的产生方法 202
9.2.3 遗传及蚁群策略 203
9.2.4 适应度函数的改进 205
9.2.5 参数自适应控制策略 205
9.2.6 算法步骤 207
9.2.7 算法复杂性分析 208
9.3 算法的应用与实现 210
9.3.1 求解编组站配流问题参数自适应遗传-蚁群协同优化算法设计 210
9.3.2 车流数据的选取 213
9.3.3 算法的寻优性能 213
9.3.4 配流仿真系统设计 214
9.4 本章小结 216
参考文献 217
附录 234
附录1 郑州北站概况及基本数据 234
附录2 郑州北站原始车流数据 237
附录3 列车解编方案及配流方案 241
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.1.1 国外编组站自动化发展概况 1
1.1.2 国内编组站自动化发展概况 2
1.2 研究意义 5
1.3 国内外研究现状 7
1.3.1 国外研究现状 7
1.3.2 国内研究现状 10
1.3.3 既有研究分析 17
1.4 研究内容与技术路线 18
第2章 编组站系统及作业分析 22
2.1 编组站的作业 22
2.1.1 编组站的作业设备 22
2.1.2 编组站的作业流程 23
2.2 编组站的作业计划及调度系统 24
2.2.1 编组站的作业计划 24
2.2.2 编组站的调度系统 26
2.3 编组站的配流 28
2.3.1 编组站的车流组织规律 28
2.3.2 编组站的配流计划 33
2.4 本章小结 36
第3章 编组站列车解编顺序的协同优化 37
3.1 编组站列车解编作业的关联关系 37
3.1.1 编组站列车解体作业分析 37
3.1.2 编组站列车解编作业关联分析 37
3.2 编组站列车解体时刻与编组时刻的算法 38
3.2.1 编组站列车*早解体时刻计算方法 38
3.2.2 编组站列车*晚编组时刻计算方法 41
3.3 编组站列车解体顺序的确定方法 45
3.3.1 编组站列车解体顺序调整的基本定理 46
3.3.2 编组站列车解体顺序调整的无前效性分析 49
3.4 编组站列车编组顺序的调整方法 52
3.4.1 编组站列车编组顺序调整的基本定理 52
3.4.2 编组站列车编组顺序调整的无后效性分析 53
3.5 编组站列车解编方案的协同优化 63
3.5.1 编组站列车解编相互关联分析 63
3.5.2 编组站列车解编方案匹配模型 63
3.5.3 编组站列车解编方案同步调整方法 67
3.6 本章小结 69
第4章 编组站配流的分解与协同优化 71
4.1 编组站配流优化问题的分解 71
4.2 编组站静态配流与动态配流问题的描述 73
4.2.1 编组站静态配流问题 73
4.2.2 编组站动态配流问题 76
4.3 编组站静态配流与动态配流的协同优化 76
4.3.1 算法分析 77
4.3.2 相容方案搜索的遗传算法结构 77
4.3.3 静态配流的蚁群优化算法结构 79
4.4 到发线运用与解编作业的协同优化 80
4.4.1 到发线运用的描述 80
4.4.2 模型的构造 81
4.4.3 模型的求解思路 82
4.5 调车场线群的调整运用与解编作业的协同优化 83
4.5.1 调车场线路运用的描述 84
4.5.2 模型的构造 85
4.5.3 模型的求解思路 88
4.6 取送车作业与解编作业的协同优化 88
4.6.1 取送车作业分析及条件设定 88
4.6.2 取车时机的确定 91
4.6.3 送车时机的确定 91
4.7 编组站配流的综合协同优化模型 93
4.7.1 约束条件 94
4.7.2 目标函数 96
4.8 本章小结 97
第5章 双向编组站配流的协同优化 98
5.1 交换车的分析处理 98
5.1.1 交换车的转场方式 98
5.1.2 交换车处理的数学方法 99
5.1.3 算法步骤 101
5.2 到达列车的接入场选择优化 102
5.2.1 条件设定 102
5.2.2 双层多目标决策模型 103
5.2.3 模型算法 104
5.3 出发列车的出发场变更及出发股道调整优化 105
5.4 双向编组站配流的协同优化模型 106
5.5 本章小结 108
第6章 基于集群资源的编组站作业优化 109
6.1 编组站集群资源分析 109
6.1.1 编组站调度资源构成分析 109
6.1.2 编组站资源节点分析 111
6.2 编组站集群资源调度策略 113
6.2.1 编组站集群资源调度优化随机因素 113
6.2.2 编组站集群调度策略优化 114
6.3 基于集群资源的编组站驼峰解体作业优化 115
6.3.1 不考虑集群资源的编组站驼峰解体作业模型 115
6.3.2 基于集群资源的编组站驼峰解体作业优化模型 118
6.3.3 模型的求解算法 120
6.4 本章小结 126
第7章 基于资源可用度的编组站调度优化 128
7.1 编组站资源可用度的描述 128
7.1.1 编组站资源可用度的影响因素 128
7.1.2 编组站资源可用度的计算方法 130
7.2 编组站作业计划与车流动态分析 136
7.2.1 编组站车流的动态性分析 136
7.2.2 到达列车的信息波动范围 138
7.2.3 解编作业时间的容许波动范围 140
7.3 编组站作业计划与车流的耦合优化 141
7.3.1 编组站作业计划与车流的耦合度计算 141
7.3.2 编组站解编计划耦合优化模型 143
7.3.3 基于资源可用度的编组站阶段计划优化模型 146
7.3.4 基于资源可用度的编组站阶段计划优化步骤 157
7.4 本章小结 158
第8章 基于能力区间的编组站系统优化 159
8.1 编组站能力利用的时空特征 159
8.1.1 编组站能力利用的分析 159
8.1.2 编组站能力利用的空间特征 162
8.1.3 编组站能力利用的时间特征 165
8.2 编组站能力的表示方法 166
8.2.1 三参数区间泛灰数概述 166
8.2.2 编组站能力的三参数区间泛灰数表示 169
8.2.3 编组站能力的区间估计算法 169
8.3 基于区间分析法的编组站子系统能力协调及改造模型 175
8.3.1 基于区间泛灰数的协调度计算 175
8.3.2 编组站子系统能力协调及改造模型 177
8.3.3 模型的求解算法 181
8.4 本章小结 187
第9章 编组站调度系统优化算法设计 189
9.1 遗传算法与蚁群优化算法的融合 189
9.1.1 遗传算法 189
9.1.2 蚁群优化算法 194
9.1.3 遗传算法与蚁群优化算法的融合策略 198
9.2 基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁群协同优化算法 200
9.2.1 信息熵和混沌优化 200
9.2.2 初始种群的产生方法 202
9.2.3 遗传及蚁群策略 203
9.2.4 适应度函数的改进 205
9.2.5 参数自适应控制策略 205
9.2.6 算法步骤 207
9.2.7 算法复杂性分析 208
9.3 算法的应用与实现 210
9.3.1 求解编组站配流问题参数自适应遗传-蚁群协同优化算法设计 210
9.3.2 车流数据的选取 213
9.3.3 算法的寻优性能 213
9.3.4 配流仿真系统设计 214
9.4 本章小结 216
参考文献 217
附录 234
附录1 郑州北站概况及基本数据 234
附录2 郑州北站原始车流数据 237
附录3 列车解编方案及配流方案 241
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编组站调度系统优化理论与方法 节选
第1章 绪论 1.1 研究背景 1.1.1 国外编组站自动化发展概况 20世纪50年代，发达国家的铁路运输网络逐步形成，各国根据其铁路货物运输车流组织的需求，在有大量车流集散的地区建设编组站。由于缺乏统一规划，以及受到当时铁路科技发展水平的限制，国外编组站在铁路网上的布局和分工不尽合理，同时由于车站设计和作业组织相对落后，每昼夜改编作业量达到1000辆以上的编组站只占约30%，难以充分利用编组站的能力。20世纪50年代以后，随着新兴技术（如控制理论、电子学和电子计算技术等）、新成果在编组站日常作业组织中的应用，编组站的作业条件与效率得到了改善和提高，逐步向自动化方向发展。由于驼峰是编组站的核心设备，所以初期科研人员的注意力主要集中于驼峰自动化，这时的编组站自动化也通常是指驼峰自动化。 编组站的驼峰调车始于1880年。1924年，德国和美国建成**个机械化驼峰。1953年，美国首先建成并运用了世界上**个自动化驼峰，1964年，又建成**个数字计算机控制的自动化驼峰。自20世纪50年代，欧洲各国和日本开始对驼峰自动化技术装备进行研究，取得了很大进展，相继建成各自的自动化驼峰编组站。随着编组站驼峰自动化技术的发展，单向系统编组站的改编能力得到大幅度提高，可达8000～10000辆/日（单溜放现代化驼峰）及12000～14000辆/日（双溜放现代化驼峰）[1]。 单项作业自动化的效益是很有限的，要发挥自动化系统的整体效益，编组站的运营管理必须从单项作业自动化走向综合作业自动化。20世纪50年代以来，西方发达国家对此不断进行研究，从驼峰溜放进路和速度控制的单项作业自动化技术，到列车调车进路的自动控制，再到数据处理自动化，综合自动化水平不断提高。 1964年，美国在盖脱威编组站建成世界上**个比较完整的编组站自动化系统，而后又陆续建成阿根帝恩、西科罗特等编组站。与此同时，苏联、加拿大、德国、法国等也致力于编组站自动化系统的建设，研制和开发了各种编组站自动化系统，取得了良好的效果。苏联编组站采用状态测试法或直观推断法，其原理是为保证计划的连续及作业的协调，从而比较分析当前情况和前一阶段情况，利用与现状情形*为接近的时间，然后分阶段、分步骤地进行作业调整。2001年开始，俄罗斯铁路对编组站技术装备进行了跨时代的更新推进，加快采用信息技术，提高车流信息的准确性、完整性和平衡性。日本在编组站自动化系统的建设方面起步较晚但发展很快，在其编组站情报处理系统方面取得了较高的自动化发展，系统可以根据实际的作业情况对之前制订的计划进行修订，*后确定实际的具体作业计划。日本从1968年开始先后建成郡山、高崎、盐滨、武藏野、北上和周防富田6个自动化编组站，其中武藏野编组站自动化范围*广，自动化程度也*高，在当时均处于世界领先地位。20世纪70年代中期，日本国有铁路着手进行标准化系统的研制，开发了编组站货车控制系统的标准化软件，并将编组站自动化系统进行推广[2]。 至20世纪80年代末，美国的盖脱威、阿根蒂恩、西科罗特，德国的塞尔茨，法国的索特维耳、贺卡德，英国的廷斯雷，日本的郡山、武藏野等编组站在自动化范围和程度上都达到了较高的水准，编组站自动化发展由此达到顶峰。但从20世纪90年代开始，这些发达国家铁路货运量下降，造成编组站作业量锐减，由此编组站的数量也在不断缩减，自动化改造需求不高，编组站综合自动化技术发展相对缓慢。 1.1.2 国内编组站自动化发展概况 20世纪50年代以前，虽然我国已修建了一些编组站，但实质上大多数为区段站型，其股道数量少且只能进行平面调车，有效长度短，完全为人工作业，效率很低，劳动强度大。中华人民共和国成立后，铁路编组站自动化程度逐渐提高，作业效率不断提升。1960年，**个机械化驼峰在苏家屯编组站上行系统投产；1970年，在丰台西编组站建成**座半自动化驼峰；1984年，在南翔编组站建成我国**座采用国产小型机集中控制的调速自动化驼峰，在实现驼峰自动控制方面成功地迈出了**步；1986年，在山海关编组站建成我国**个驼峰微机溜放进路控制系统；1987年，我国**个编组站车辆信息处理系统在株洲北驼峰投产[3]。由于当时编组站自动化技术还不够成熟，20世纪90年代中期以前我国编组站的技术装备还是以半自动化驼峰为主。近20年，我国编组站自动化发展较快，国内十几处编组站实现了或正在研制范围不同、程度不等、调速工具多样的自动化系统，与此同时也装备和使用了统一的或根据各个编组站具体情况独立自主开发的编组站现车管理信息系统，并且其中大多数与驼峰控制系统联机运行。目前，我国驼峰自动化水平和自动化程度大大提高，逐渐赶上国际先进水平。 国内外铁路的运营实践表明，实现编组站作业的综合自动化，对于加强编组站的运输生产能力，全面提高编组站的运营管理水平，效果十分显著。1989年，郑州北编组站综合自动化系统建成，主要包括上行驼峰自动化、推峰机车遥控、编尾微机集中及调度信息处理四个分系统，并实现了调度信息处理系统与驼峰自动化联机，这标志着我国铁路编组站进入了综合自动化阶段。20世纪90年代，我国全面推广驼峰自动化和编组站综合自动化技术，至20世纪末先后建成郑州北、石家庄、阜阳北、向塘西等一批综合自动化编组站。成都北的编组站计算机集成处理系统（computer integrated process system，CIPS），重视站调在现代化编组站中的主导作用，以站调为核心，将编组站调度指挥、现车追踪与管理、运营管理与决策支持、车站计算机联锁、驼峰解体作业过程控制、站内调车安全控制等系统用有线、无线网络集成起来，达到集中控制、计划自动执行的目的，实现编组站集中调度管理与作业全自动化于一体的综合系统[4]。新丰镇站的编组站综合自动化（synthetic automation of marshallingyard，SAM）系统，突出“局站、区域、管控、运维”一体化的设计思想，以信息整合、完善、流畅与共享为核心，将调度指挥、现车追踪与管理、驼峰解体作业等多个系统有机地集成起来，*大限度地提高生产和管理效率，实现管控一体化的先进管理模式[5]。无论是CIPS还是SAM系统都将编组站作业的各个环节视作一个不可分割的有机整体，从系统的观点进行协调，实现全局优化。以CIPS和SAM系统为代表的新一代编组站综合自动化系统是我国铁路编组站综合自动化发展史上一次质的飞跃和里程碑，将实现编组站全面信息化和高度自动化，使我国编组站整体技术达到世界领先水平。 CIPS和SAM系统是基于不同理念设计的两种系统架构：CIPS代表的是流程再造的流水线方式，该系统强调整体的流程化和规则化；SAM系统代表的是管控融合的分布式控制系统（distributed control system，DCS）方式，该方式侧重于宏观的计划与环节间的自适应调整。 1. 基于自动化集成的CIPS 成都北编组站计算机集成处理系统是车站信息共享平台，它可以集成与整合车站作业过程控制系统，其主要目的是实现编组站的决策、优化、管理、调度、控制一体化，其主要具备以下功能。 1）数据平台共享 编组站真正意义上实现高度集中，离不开共享的数据平台。成都北编组站作业过程依靠CIPS得以实现一楼一屏的集中控制，使得作业集中办理得以实现。与编组站各信号楼分别操作方式截然不同的是CIPS一屏集中显示车站办理的列车到发、调车解编、机车走行等作业，通过CIPS一屏显示，使得目前编组站内各工种、各岗位之间的连接困难得以消除。 2）调度决策指挥自动化 CIPS真正意义上实现了计划图表指挥生产，其原理是通过作业过程自动控制和执行过程的自动反馈机制，从而使得系统动态作业优化调整得到实现。通过实时监控各场作业进度、到发线占用状况、牵出线及走行线占用等动态资源，从而合理分配编组站设备资源智能决策的作业计划变动。 3）作业过程控制自动化 按照编组站管理系统下的各个分系统实时下达执行命令，从而自动办理编组站列车进路、调车进路、机车走行进路、溜放进路，实现作业控制过程的全面自动化。可以通过实时监控，自动跟踪车辆的动态状况和实时的作业情况，实现站内信息流与车流的同步。 4）信息管理自动化 信息管理自动化的三个主要方面如下： （1）调度管理自动化。 （2）实现统计管理自动化。 （3）历史数据存储。 2. CIPS对编组站流程及资源的管控 CIPS包括综合管理系统和综合控制系统两部分，该系统体现了站调在综合自动化编组站中的主导作用，其把站调作为系统核心，通过网络集成编组站调度指挥，完成对现车实时追踪与管理、驼峰解体作业过程控制等，实现管控一体化。该系统的设计目标是，以信息集成为核心，在资源调度方面将零散的、割裂的调度资源整合为统一的集成系统，使之处于集中管理、调度、监控的环境之中。CIPS对编组站作业流程的再造并不违背编组站运输生产的客观规律，也不改变编组站到达→解体→集结→编组→出发的规定生产流程和基本作业制度，只是在CIPS提供的自动化、信息化功能平台上，将原有的相关生产管理与岗位职能进行重新定义和分配，以自动化的设备替代人工作业，通过自动化的技术革命，实现数字化的指挥、智能化的决策、自动化的执行和现代化的管理。 在已实施CIPS的编组站，人工工作量急速减少，大量被自动化和信息化的CIPS功能所取代，作业流程的控制保障机制也因计算机互控而强化，原先许多由制度及人工保障的工作转为由机器保障，从而实现由人控转化为机控，即由程序全部或部分承担原可能由人为失误造成的风险。CIPS虽然实现了流程再造，但本身并不要求改变生产流程，传统的编组站在进行综合自动化改造后，可以通过自动化、智能化、信息化的技术手段，自动处理连接编组站各环节工序，从而取消作业人员之间的横向沟通与协调联络，减少调度人员获取作业上报和作业进度信息的时间，加大调机车载和外勤作业人员的信息化，充分利用编组站的线路、径路及机车资源，实现编组站的整体调度优化，提高作业的整体效率，同时为全站的集中调度指挥优化创造条件。 3. SAM系统对编组站作业及资源的管控 SAM系统包括管理信息系统和过程控制系统两大部分，以信息集合、完善、流畅与共享为核心，有机集合调度指挥、现车追踪与管理、驼峰解体作业等多个系统，建立统一的管理与控制平台，利用计算机辅助运营决策，对既有作业流程进行优化，实现调度指挥集中管理、计划自动编制与调整、计划自动执行与集中控制、自动控制作业过程、车辆实时跟踪、现车管理、本务机调度管理、统计分析等功能，*大限度地提高编组站资源的利用效率和生产管理水平。 SAM系统对调度资源的管理和控制功能分为两个层面：一是计划调度层面，主要是实现作业计划的自动编制和调整；二是集中控制层面，在这个层面可以得到实现作业计划自动执行与作业实时的自动反馈。SAM系统一直看重计划的重要性，系统在计划的前提下建立了计划、执行、反馈的闭环生产管理体系，从而保证对编组站生产资源的高效利用，调度人员通过优质的编制计划，以及合理的解编顺序和资源分配，从而保证车站作业可以均衡有序进行，而且可以监视各资源完成计划的情况，并根据反馈信息动态调整计划；集中控制子系统实现作业计划的自动执行功能，系统能够实时得到现场情况，进而运用智能算法得到*优调度方案，合理运用资源自动执行作业。 1.2 研 究 意 义 以驼峰自动化为代表的控制系统和现车管理信息系统在我国大部分编组站得到了应用，这两类系统对编组站的调度指挥发挥了积极作用，但影响是局部的，制约了编组站整体功能的发挥。新一代编组站综合自动化系统是我国铁路编组站智能化的发展趋势，它们整合并集成了我国编组站各种成熟的过程控制系统，统一信息管理，建立信息共享平台，有机地构建成管控一
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