Regenerating braking energy is one major pathway to make rail traffic energy-efficient. It is therefore desirable to design timetables that exploit this feature. However, timetables that allow to regenerate energy are often bad for the passengers. We hence formulate and analyze a bicriteria optimization problem (PESP-Passenger-Energy) to find periodic railway timetables that maximize the regenerated energy in terms of the brake-traction overlap time and minimize the travel time of the passengers. Our model extends the Periodic Event Scheduling Problem (PESP) and offers a rich combinatorial theory. We investigate its computational complexity on one-station networks, building on matchings and Hamiltonian paths. Besides showing its NP-hardness even for a single objective, we identify several polynomial-time solvable special cases. Finally, we provide two case studies, underlining the practicability of our model, and analyzing the Pareto front.


翻译:再生制动能量是实现铁路交通节能的主要途径之一。因此,设计能够利用这一特性的时刻表具有重要价值。然而,允许能量再生的时刻表往往对乘客不利。为此,我们提出并分析了一个双目标优化问题(PESP-乘客-能量),旨在寻找能够最大化制动-牵引重叠时间所对应的再生能量,同时最小化乘客旅行时间的周期性铁路时刻表。我们的模型扩展了周期性事件调度问题(PESP),并提供了丰富的组合理论。我们基于匹配与哈密顿路径,研究了该问题在单车站网络上的计算复杂性。除了证明即使仅考虑单一目标该问题也是NP难的,我们还识别出了若干多项式时间可解的特例。最后,我们提供了两个案例研究,以强调模型的可实践性,并分析了帕累托前沿。

0
下载
关闭预览

相关内容

《深度学习在时间序列预测中的应用:综述》
专知会员服务
29+阅读 · 2025年3月14日
空间飞行器轨迹优化与控制技术发展现状与展望
专知会员服务
19+阅读 · 2024年10月20日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年9月17日
最新《智能交通系统的深度强化学习》综述论文,22页pdf
【综述】交通流量预测,附15页论文下载
专知
23+阅读 · 2020年4月23日
中国高速铁路信息化现状及智能化发展
科技导报
10+阅读 · 2019年4月19日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测
R语言中文社区
21+阅读 · 2018年8月6日
基于 Keras 用深度学习预测时间序列
R语言中文社区
23+阅读 · 2018年7月27日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
认知战与交战性质的改变:神经战略视角
专知会员服务
5+阅读 · 5月8日
人工智能如何变革军事C5ISR作战
专知会员服务
12+阅读 · 5月8日
相关VIP内容
《深度学习在时间序列预测中的应用:综述》
专知会员服务
29+阅读 · 2025年3月14日
空间飞行器轨迹优化与控制技术发展现状与展望
专知会员服务
19+阅读 · 2024年10月20日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年9月17日
最新《智能交通系统的深度强化学习》综述论文,22页pdf
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员