To improve the railway transportation capacity and maximize the benefits of railway transportation, a method for layout optimization of railway transportation route based on deep convolution neural network is proposed in this study. Considering the transportation cost of railway transportation and other factors, the layout model of railway transportation route is constructed. Based on improved ant colony algorithm, the layout model of railway transportation route was optimized, and multiple candidate railway transportation routes were output. Taking into account external information such as regional information, weather conditions and actual information of railway transportation routes, optimization of the candidate railway transportation routes obtained by the improved ant colony algorithm was performed based on deep convolution neural network, and the optimal railway transportation routes were output, and finally layout optimization of railway transportation routes was realized. The experimental results show that the proposed method can obtain the optimal railway transportation route, the shortest transportation length, and the least transportation time, maximizing the interests of railway transportation enterprises.
This study is to develop the model of alignment optimization based on design criteria by approaching through alignment of railway design and problems in economy, environment and technology for satisfying traffic volume of the main roads caused by economical and social developments. Now, Geographic Information System isn't applied when designing a present railway in home. And the design of railway alignment is still set on importance of transition curves and cant according to passenger comfort in abroad so tile study of railway alignment is at initiation phase so far. This paper is about decision of optimal alignment between two stations such as starting point and ending point automatically using GIS in optimization of railway alignment. A route between Sungsan city and Shinpung city is the training area and the study compared and evaluated optimal railway route by GIS automatically with present railway route designed. Present optimal fomulas was used in this study for optimization of railway alignment. The model of optimization of railway alignment was developed through topographical elements and it was mentioned by the model of road alignment because of the similarity in design of alignment. But the design of lateral track irregularities, cant fur passenger comfort and motion sickness fellowed by train rolling have to be considered more. Anyway, this study farmed the basis of using GIS and the study should be keep going on in the future.
철도사업을 추진함에 있어, 지금까지 대부분의 사업은 노선과 선형계획은 엔지니어가 현장 사전조사 결과 및 지형도 등을 이용하여 한정된 수의 대안을 설정하여 분석하는 방식으로 수행되어 왔다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용한 지능형 철도선형계획 프로그램(ei-Rail)을 개발하여, 가능한 모든 대안에 대하여 선형요소 및 공사비에 대한 평가를 가능하게 하였다. 그리고 기존에 계획된 노선에 대한 비교 평가를 통하여 기존 대안보다 사업비를 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 이에 소요되는 비용과 시간도 단축할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 국내외 철도사업 계획 수립에 소요되는 비용과 시간, 그리고 전체 사업비 절감을 가능케 함으로써 철도분야 발전에 도움이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
철도 운영측면에서 비용을 최소화하는 최적노선을 설계하기 위해서는 다양한 지형 위에 설계기준에 맞는 노선을 배치하여야 하며, 절토량과 성토량을 최소화 하거나 이 둘의 합을 균형화 하여 공사비용을 최소화하고 있다. 열차의 효율적인 운행을 가능하게 하는 노선의 설계는 다양한 변수의 해 공간을 모두 고려하여야하기 때문에 조합최적화의 문제라고 할 수 있다. 본 연구에서는, 공사비를 최소화 하는 최적 철도 노선을 설정하기 위한 수리적 모형을 개발하였으며, Genetic Algorithm을 사용한 문제의 해석을 하였고, Algorithm과 결과를 활용한 철도 최적 노선 설계 개념을 정립하였다. 그리고 가상의 구간에 대한 사례적용을 통하여 본 연구에서 제시하고 있는 방법론에 대하여 평가하여 성토량과 절토량을 균형화 할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 실제적으로 수명 동안의 에너지 비용이 공사비보다 높은 현실에서 철도노선설계의 최적화 과정에서 중요하게 활용될 수 있을 것이다.
철도 네트워크를 효율적으로 사용하는 방법 중 하나는 연결선 건설을 통해 여러 노선이 하나의 선로를 공유하는 방법인데, 국내에서도 이미 사용하고 있거나 사업화 추진 중인 노선이 존재한다. 본 연구는 철도 연결선 건설시 사업화 단계가 아닌 계획 단계에서 연결선 건설의 위치 선정, 우선순위 산정 등에 필요한 연결선 설계 모형을 구축하고 이에 대한 해법을 제시하였다. 모형은 연결선건설비용, 노선운영비용, 이용자 총통행비용을 최소화하기 위한 비선형 최적화문제로 구축하였고, 결정변수로는 연결선 건설여부 및 방향, 노선의 열차 운행 빈도로 설정하였다. 본 연구에서는 문제 풀이 알고리즘과 경로선택 알고리즘을 각각 제시하였고, 예제네트워크에 적용을 통하여 모형의 실용성을 검증하였다. 향후 현실을 반영한 실제네트워크와 파라미터를 설정하여 연구의 결과를 발전시킬 여지가 있다.
철도 노선설계 후 노선의 적합도 평가는 수요의 변화를 기준으로 한 장래 가치의 환산 또는 비용편익 분석을 통한 대안 간 평가 등으로 이루어지고 있다. 그러나 이는 설계 가능한 모든 대안의 조사가 불가능하고, 설계기준과 같은 기본 틀은 편차가 적어 대안간 적합성을 상호비교하는 데에는 적절치 못할 것이다. 또한 비용은 설계요소에 따라 변화되므로 이를 적용하는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 자동화된 설계방법으로 조사된 모든 대안을 대상으로 하고, 설계기준을 모든 대안에 적용하여 기준을 벗어나지 않도록 하며, 단일 평가항목이 아닌 다 기준 의사결정 방법을 사용하여 선형설계요소의 가중치를 평가하였다. AHP (Analytic Hierarchical Process) 기법을 사용한 가중치 평가결과를 통하여 철도선형계획에서 중점을 두어야 하는 요소들을 고려함으로써, 보다 최적화된 철도선형을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
In the case of railway freight, there's a lot of process at railway freight terminal. In these days, for operation efficiency improvement, Load/Unload planning is being carried out research. Load/unload problem can be classified as track assignment, container assignment, yard truck route problem, unload equipment scheduling, container yard plan. In this paper, we focus on track assignment and container assignment among the load/unload problem. we analysis information architecture to solve this problem. And we compares two precesses for existing method and optimization method of track/container assignment processes. An contents different analysis of two methods can shows reformation of an information architecture for load/unload process in the railway freight terminal.
In this paper, the analysis methods of available information are reviewed and it is elicited to the method of which the analysis results are applied to the Autonomous Decentralized Train Management System for the optimization at the point of the route control time and for making the efficiency shunting plan in the Autonomous Centralized Station Operation Control System. As the statistics and estimated information which are got through the utilizable information analysis are applied for the automatic route control function and the shunting plan management of the station operation control system, it is possible to use efficiently the station information by the autonomous route control system. And as the exact forecast information needed for the shunting plan establishment and the operation is provided to the operator, it is established to the efficient train operation plan.
As of July 1999, i,185 lomocotives(excluding metropolitan area electric locomotives) are in Korean National Railroad(KNR). With this limited number of resources assigning locomotives to each trains of timetable is very important in the entire railway management point of view because schedule can be regarded as goods in transportation industry. On a simple rail network, it is rather easier to assign proper locomotives to trains with the experience of operating experts and get optimal assignment solution. However, as the network is getting bigger and complicated, the number of trains and corresponding locomotives will be dramatically increased to rover all the demands required to service all of the trains in timetable. There will be also numerous operational constraints to be considered. Assigning proper locomotives to trains and building optimal cyclic rotations of locomotive routings will result in increasing efficiency of schedule and giving a guarantee of more profit. The purpose of this study is two fold: (1) we consider a planning-level locomotive scheduling problem with the objective of minimizing the wasting cost under various practical constraints and (2) development of implementation prototype program of its assigning result. Not like other countries, i.e. Canada, Sweden, Korean railroad operates on n daily schedule basis. The objective is to find optimal assignment of locomotives of different types to each trains, which minimize the wasting cost. This problem is defined on a planning stage and therefore, does not consider operational constraints such as maintenance and emergency cases. Due to the large scale of the problem size and complexity, we approach with heuristic methods and column generation to find optimal solution. The locomotive scheduling prototype consists of several modules including database, optimization engine and diagram generator. The optimization engine solves MIP model and provides an optimal locomotive schedule using specified optimization algorithms. A cyclic locomotive route diagram can be generated using this optimal schedule through the diagram generator.
승객들에게 보다 빠른 고속 열차 서비스를 제공하기 위해 무정차 열차를 비롯한 고속열차의 정차 패턴 최적화에 대한 관심이 증대하고 있다. 이러한 논의는 이후 정차 패턴을 활용한 차별화된 열차 서비스 및 그에 합당한 가격을 통해 신규 고속 열차 서비스 및 수요를 만들 수 있다는 측면에서 보다 더 큰 관심을 불러오고 있다. 일반적으로 정차 패턴은 효율적인 노선계획 작성에 의해 고려되는데, 효율적인 노선계획이란 모든 수요가 만족되고 전체 여정시간이 최대한으로 감소되는 열차 운행 계획을 말한다. 본 논문에서는 이를 위해 두 개의 최적화 모형을 활용한 2단계 프로세스를 제시한다. 첫 번째 단계는 모든 열차의 all-stop 패턴을 가정한 최소 횟수 혹은 최소 킬로미터 노선 계획을 작성하는 단계이고, 두 번째 단계는 첫 번째 단계로부터 도출된 열차들을 다양한 정차 패턴으로 분해하는 과정이다. 본 연구에서는 이와 같은 프로세스를 최근 고속 열차 실적 수요에 적용해 보았고 기존 열차 운행 횟수 및 정차 패턴과 비교분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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