案例库 · 工程与运营 · 运营决策 · 2018–2021
德国铁路用超图优化将列车与行程匹配,每年节省7400万欧元。
德国铁路将决定哪列车组服务哪趟行程的巨大问题转化为超图优化,削减了成本、连挂作业和二氧化碳排放。
Deutsche Bahn (DB)
那一手
德国铁路必须决定成千上万的列车组如何分配到计划中的服务,这个问题过于庞大且规则繁多,人工在货运、区域和长途客运部门之间难以合理解决。
与ZIB和LBW Optimization合作,德国铁路开发了FEO系统,该系统将周转问题建模为图和超图优化,并通过聚类和优化求解,使规划人员能快速测试多种时刻表情景。
德国铁路称,实施该系统每年节省7400万欧元,减少34000吨二氧化碳排放,并消除了跨境运营中的600次连挂作业。
为什么管用
- 周转是全局分配,而非局部选择
- 超图结构能捕捉列表无法体现的约束
- 快速求解让规划者能在承诺前测试多种未来情景
- 量化成果:每年7400万欧元,34000吨二氧化碳,减少600次连挂
值了多少将列车周转建模为超图,而非列表聪明
可以搬走什么
许多运营选择看似独立决策,实则是全局分配;将它们重构为单一优化模型,解锁局部规则无法带来的节省。
后来呢
FEO系统成为德国铁路规划工具的一部分,这项工作使德国铁路入围2020年INFORMS Edelman奖决赛,该方法进一步推广到更多部门和时刻表变更情景。
资料来源
- Deutsche Bahn Schedules Train Rotations Using Hypergraph Optimization (abstract)
- Deutsche Bahn Schedules Train Rotations Using Hypergraph Optimization
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