【摘 要】
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近年来,铁路运输在发展中不断完善,给人们出行和货物运输带来了便利。因此,许多国家都致力于推进铁路基础设施的建设。但由于加纳缺乏投资和铁路相关的维护技术,其铁路行业长期处于停滞状态;直到与中国政府签署了相关融资协议,其铁路状况才有所好转。为了确保铁路运输安全,相关部门必须制定一套科学合理的维修作业计划。但是加纳缺乏维修决策模型。本文根据现有维修作业数据,提出了适用于加纳铁路的轨枕维修线性优化决策模型
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近年来,铁路运输在发展中不断完善,给人们出行和货物运输带来了便利。因此,许多国家都致力于推进铁路基础设施的建设。但由于加纳缺乏投资和铁路相关的维护技术,其铁路行业长期处于停滞状态;直到与中国政府签署了相关融资协议,其铁路状况才有所好转。为了确保铁路运输安全,相关部门必须制定一套科学合理的维修作业计划。但是加纳缺乏维修决策模型。本文根据现有维修作业数据,提出了适用于加纳铁路的轨枕维修线性优化决策模型:预防性维修模型（the Preventive Maintenance Schedule Model,PMSM）和维修间隔约束的预防性维修模型（Restrictive Preventive Maintenance Schedule Model,RPMSM）。利用IBM ILOG CPLEX优化软件求解时,发现问题规模较大时,求解耗时很长。为此,本文分别利用Single Component Strategy（SCS）、Most Frequent Work First（MFWF）、Opportunity Based Heuristic（OBH）、Most Costly Work First（MCWF）四种启发式策略来进行求解。实验结果表明,MFWF适合求解PMSM,OBH适合求解RPMSM。RPMSM优化出的占用线路的时间要短些,维修的费用略高。相比较而言,RPMSM使维修费用提高了1.8%增加到12%。平均而言,PMSM收敛的时间比RPMSM的短。因此,当维修计划的制定者需要在短时间得到优化的维修计划,建议使用RPMSM。
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