近日，2024年美国运筹学与管理科学协会（The Institute for Operations Research and the Management Sciences，INFORMS）年会于美国西雅图（Seattle）召开。合肥工业大学汽车与交通工程学院占曙光教授和王典副教授团队师生代表学校参加了铁路应用分部（Railway Applications Section，RAS）国际竞赛，在INFORMS RAS分会上汇报研究成果，斩获问题求解竞赛（Problem Solving Competition）全球第二名和学生论文竞赛（Student Paper Competition）全球第四名。
美国运筹学与管理科学协会是全球运筹学和管理科学领域规模最大、影响力最强的学术组织之一，其下属的铁路应用分部专注于铁路运筹优化的研究，为推动运筹优化在铁路领域的广泛应用做出了重要贡献。每年铁路应用分部针对当前铁路运输中面临的实际难题，举办问题求解竞赛，赛题极具挑战性，吸引了来自全球各地的顶尖高校、知名企业大批专家学者参与。学生论文竞赛由来自全球高校和科研机构的研究生参与，围绕轨道交通运输组织问题撰写高质量的学术论文来参与评选。
笃学尚新，攻坚克难
占曙光和王典带领团队硕士研究生张健豪、杨婧琰和姚玲参加了2024年INFORMS RAS问题求解竞赛。本次竞赛围绕“铁路货运技术站平面调车作业优化问题”展开，要求在考虑调车场股道数量限制和股道长度限制下，将调车场轨道上溜放的不同去向的车辆按照给定的顺序编组后放在合适的轨道上，在调车过程中尽可能减少调机和车辆的走行时间。
图 | 占曙光汇报内容截图
赛题源自铁路日常运输组织中的实际难题，具有众多约束和庞大的规模，是课题组较少涉足的新领域，对于这支师生团队来说，极具挑战性。查阅相关文献、查找在线教程，学习SCIP求解器的基本用法，并将构建的MILP模型采用SCIP进行求解，一环扣一环，所有人都保持了高度的专注和全身心的投入。特别是在竞赛的后期，组委会临时增加了两个大规模的测试算例，仅给团队10天时间来解决。面对这一突发情况，团队成员表现出了非凡的韧性和决心，没有任何懈怠，逐一克服了所有难关。
图 | 占曙光和王典指导学生
历经5个多月的努力，团队针对该问题构建了混合整数线性规划模型，并设计高效的启发式算法生成了高质量的满意解，最终摘得了此次竞赛第二名。此次比赛让参赛队员深刻认识到铁路领域优化问题的复杂性与铁路工作人员的不易，极大地锻炼和提升了自身解决实际问题的能力。
占曙光指导的博士研究生修琮以“Passenger-oriented Timetable Rescheduling Problem in a Railway Network During Severe Disruptions”为题撰写的高水平学术论文（占曙光为论文通讯作者），参与了2024年INFORMS RAS学生论文竞赛并获第四名。INFORMS RAS学生论文竞赛自2002年至今已经举办了23届，每年都会面向全球高校研究生征集与铁路运输组织管理和优化相关的高水平学术论文，并由铁路研究领域的资深专家遴选出前三/四名进行颁奖。历届大部分的获奖论文随后都在《Transportation Research Part B》、《Transportation Science》、《Transportation Research Part C》等交通运输领域顶级刊物上经过严格同行评审后发表。
师生齐心，奋力争优
在本次竞赛中，我们面对的铁路货运技术站平面调车计划编制问题（技术站车辆按去向编组问题）是课题组较少涉足的新领域，极具挑战性。与以往问题相比，增加了调车场股道数量和股道长度约束，使得问题更贴近实际运用场景。为有效应对这些复杂的约束条件，团队通过深入分析和积极讨论，决定采用贪婪算法构建初始可行解。为精确评估当前方案与理想状态之间的偏差，特别设计了针对本问题的惩罚机制。此外，为了进一步提升解的质量，我们还引入了邻域搜索算法，该策略显著提高了解的质量，确保在有限的时间内获得高质量的解。
此次参赛过程中，我负责的核心任务是算法的设计与编程实现。虽然之前已经参加过课题组的系统编程训练，但面对一个全新的问题进行算法设计和编程实现，对我来说仍是前所未有的挑战。竞赛期间我能够顺利完成算法编写，在很大程度上得益于老师们的悉心指导和同学们的积极讨论。本次竞赛的经历不仅增强了我的编程和建模能力，而且培养了我面对挑战的勇气和卓越的团队合作精神。我相信，这些宝贵的经验将在我未来的生活和研究中发挥巨大作用，帮助我在面对挑战时能有更好表现。
——张健豪
图 | 算法结果迭代图
基于本次RAS赛题，我们构建了混合整数线性规划（MILP）模型，用于求解铁路货运技术站平面调车作业优化问题。为满足竞赛要求，需使用SCIP求解器来完成模型的求解，团队于是通过查阅相关文献、查找在线教程，学习SCIP求解器的基本用法，并将构建的MILP模型采用SCIP进行求解。同时，竞赛对求解时间和精度有一定的要求，为进一步提升启发式算法的求解质量，团队结合邻域搜索算法和贪婪算法，构建多种机制以强化局部搜索能力，经过不断分析与测试，在有限时间内求解精度得到进一步提升。
——姚玲
图 | 算法流程图
从接手竞赛题目到模型构思，再到学习SCIP求解器，以及最终的算法设计，对我而言每一个阶段都充满了挑战，也是难得的宝贵学习机会。竞赛的最终总结和反思不仅加深了我对模型的理解，也为我未来的研究和职业生涯奠定了坚实基础。
本次竞赛让我深刻意识到团队合作的重要性，正是有了每位成员的专长和创意的汇集，才能够激发出意想不到的创新成果。导师们精益求精的工作态度也令我印象深刻，让我意识到自己的不足，更加努力尝试和学习，学会在压力之下保持冷静和耐心。
——杨婧琰
图 | 团队初始状态到理想状态
本次竞赛的赛题源自铁路日常运输组织中的实际难题，具有众多约束和庞大的规模，给参赛团队带来了重大的挑战。作为指导老师，我深刻感受到了学生和老师在限定时间内解决问题所承受的压力。在整个赛程中，所有人都保持了高度的专注和全身心的投入。
——占曙光
图 | 团队师生研讨问题
能够在如此短的时间内解决行业内极具挑战的实际问题，确实非常不易。面对难题，团队学生展示了无畏的精神和出色的能力。我坚信，这次竞赛的经历将极大增强他们的自信心。备赛参赛过程中，我也深刻体会到合工大“厚德、笃学、崇实、尚新”的校训精神已经深植于师生心中。正是依托于学校科学而高效的人才培养体系，加之教师的言传身教与学生的踏实勤奋，才铸就了我们团队迎难而上、勇攀高峰的精神风貌。
——王典
祝贺汽交学院的师生们
为他们点赞！！！
来源 | 汽车与交通工程学院
整理 | 刘思雨
编辑 | 徐济宽
责编 | 卫婷婷 孟雨
投稿邮箱 | hfutxcb404@163.com
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