DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 讨论 上方中皆有大黄–桃仁药对，可见二药在仲景治疗瘀血中的地位，及运用该药对的独特思维。中医八法，即汗、吐、下、和、温、清、补、消是也。如伤寒在表，当发其汗；阳明腑实，治以攻下；痰涎壅塞者，以涌吐之法祛之；疗麻疹，透发之法；遇水肿则用“开鬼门，洁净腑”；痢疾者则以“通固通用”立法。虽属八法之治，然其多有给病邪以出路之意。善中医者，立方用药重视给邪出路，大黄、桃仁的共同特点均有泻下功效，正体现这一思想。该药对针对瘀热互结这一病机特点，大黄味厚力猛，桃仁质性柔润，大黄与桃仁相伍，刚柔相济，大黄得桃仁破血下瘀力增，桃仁得大黄破积滑肠力倍。《神农本草经》中桃仁“味苦、平，主治瘀血，血闭瘕邪气，杀小虫。”归心、肝、大肠经，有活血祛瘀，润肠通便，止咳平喘之效。徐灵胎曰：“桃得三月春和之气以生，而花色鲜明似血，故一切血郁血结之症，不能调和畅达者，此能入于其中而和之散之。然其生血之功少，而去瘀之功多者，何也？桃仁非血类，故不能有所补益，若瘀瘕皆已败之血，非生气不能流通，桃之生气皆存于仁，而味苦又能开泄，故能逐旧而不伤新也。”而大黄“主下瘀血，血闭，寒热，破症瘕积聚，留饮，宿食，荡涤肠胃，推陈致新，通利水谷，调中化食，安和五脏。”归脾、胃、大肠、肝、心包经。有泻下攻积，清热泻火，凉血解毒，逐瘀通经之功。大黄的“推陈致新”与柴胡之“推陈致新”有异曲同工之妙。“安和五脏”则是对大黄“荡涤肠胃，推陈致新，通利水谷，调中化食”之临床疗效的高度总结，表明大黄的神奇效果，能使人五脏六腑安顺通和。桃仁现代医学多用于瘀血阻滞、肺痈、肠痈、肠燥便秘、咳嗽气喘等。桃仁的提取液能明显增强脑血流量，降低血管阻力，改善血流动力学情况。大黄临床多用于积滞便秘，瘀血诸证，血热吐衄，目赤咽肿。现代药理研究表明大黄对增加心脑血管的流速及排出血液中毒素有显著效果。该药对联合应用在临床中多治疗上焦头痛，心脑血管，神志类疾病，且对瘀血体质患者疗效显著，涉及病种繁多。
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user: 4. 小结 仲圣所著《伤寒论》最是给邪气留有出路，作为离经之血的瘀血更是要寻其去路，仲圣喜用桃仁–大黄药对是将瘀血之邪以下法排出体外，体现了“给病邪以出路”。细思顿觉仲圣所著之书用法用药之精妙。该文章为以后临床中医师更好的运用该药对提供了思路，希望广大临床医师进一步加强对该药对在临床应用的研究，对其配合不同方药治疗相应疾病的规律进行探讨，不断扩展、挖掘临床应用范围，使其在现代疾病治疗中发挥更大的作用。
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user: 摘 要 慢性腮腺炎是临床常见病，但是其治疗困难，价格昂贵，且病情易反复。何新慧教授为江南何氏医学第二十九代传人，对于慢性腮腺炎的治疗主要立足少阳、清热解毒、活血消痰、佐以扶正这四点。同时嘱咐患者自行按摩顺腮腺导管方向，以利于其疏通。并附验案1例。 关键词 :慢性腮腺炎，何新慧，名医经验 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 疾病概述 慢性腮腺炎是属于五官科疾病，在临床上很常见，成人和儿童均可发病，以慢性复发性腮腺炎(慢复腮)和慢性阻塞性腮腺炎(慢阻腮)多见，偶可见腮腺区淋巴结核和舍格伦综合征伴发的腮腺肿大。其中复发性腮腺炎与儿童时期病毒新腮腺炎感染相关，有一定的自愈性。舍格伦综合征则属于自身免疫相关性疾病在腮腺的表现。慢阻腮多由局部原因引起导管病变，如智齿萌出、导管口黏膜被咬伤，瘢痕愈合后引起导管狭窄；少数由导管结石或异物引起，使得唾液分泌减少及瘀滞所致 [ 1 ]。临床上多见于中年人，半数以上和进食有关，发作次数变数较大，发作时腮腺肿胀疼痛，导管口红肿，挤压腮腺可以从管中流出浑浊的雪花样或粘稠的蛋清样唾液，有时可见粘液栓子 [ 2 ]。 目前西医治疗慢性腮腺炎手段并不多，且创伤较大、费用较高。对于慢性复发性腮腺炎的治疗有明显的自愈性，宜采用保守治疗和腮腺药物灌注治疗，不宜应用手术切除、放射治疗等创伤大或副反应大的治疗方法，部分发作频繁者可应用胸腺肽以提高机体免疫力 [ 3 ]。慢阻腮应根据病变程度采用保守治疗、涎腺内窥镜治疗和手术切除等。保守治疗主要指采用口服或静脉的抗感染治疗药物。传统腮腺导管灌注术，或经内窥镜冲洗、扩张等方法常联合使用的药物主要有糜蛋白酶 [ 4 ] 、抗生素 [ 1 ] 、碘油 [ 5 ] 、激素 [ 6 ]，以抗感染、抗炎、局部冲洗、改善内环境等。此外，患者可根据腮腺导管走行方向自后向前自我按摩腮腺，按摩后用温盐水漱口，以保持口腔卫生，防止逆行感染，此法适用于各类慢性腮腺炎性疾病。手术治疗主要是保留面神经的腮腺浅叶切除术，但因长期反复的炎症引起组织粘连，面神经的分离存在一定困难，因此手术难度较大，但能根治病灶 [ 5 ]。舍格伦综合征亚临床型为自身免疫性疾病，应按照自身免疫性疾病进行综合治疗。 祖国医学将慢性腮腺炎俗称“发颐”，有关其发病原因，明代陈实功所著《外科正宗》中就有描述：“原受风寒，用药发散末尽，日久传化为热不散，以致项之前后结肿疼痛”。意即本病多由外感病经治后，余邪不能外达，结聚于颈后少阳，阳明之络，气血凝聚，郁热化热，后期可成脓化腐而成。治疗以清热解毒、散结凉血为主。
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user: 2. 何师经验 何新慧教授为“江南何氏医学”嫡系第二十九代传人。何师在家传的基础上专研仲景方论，在《金匮要略》及《伤寒论》上造诣颇深。善用经方辨证论治，尤其在内科疑难杂病治疗上颇有心得。临证擅长“和法”，通过调节升降、和理气血、平调寒热、虚实并理等施治。何师认为慢性腮腺炎有脓性渗出，仍属外科疮痈范畴，故以热毒壅盛为主；病处腮腺位于面颊两侧，归经于少阳，而上下齿属于手足阳明经，此病位于下齿开口处，因此也与阳明热盛相关；该疾病病程日久，证情反复，定有痰、瘀等病理产物郁滞，尤其是慢性阻塞性腮腺炎患者；另外疾病长期迁延不愈，乃为气虚不能脱毒敛疮生肌之故。因此治疗该疾病，何师有以下几点心得： 1) 分经论治，少阳为根 病处腮腺位于面颊两侧，且肿痛部位在颊后耳垂下，均属于少阳经循行位置。《素问·厥论》云：“少阳之厥，则暴聋。颊肿面热”。《灵枢·经脉篇》云：“足少阳之脉，……是主骨所生病，……颌痛”、“三焦手少阳之脉，……是主气所生病者，……颊痛”。可见颊、颌面部的肿痛属于手足少阳病范畴。陈潮祖认为少阳三焦系指全身膜原和腠理，而构成五脏六腑之经隧均为夹层中空，都是膜腠之组成部分，因此有三焦“有名无形、无处不有”之说 [ 7 ]，而腺体开口之膜腠亦属少阳之属于。上下齿属于手足阳明经，大肠手阳明之脉入下齿中；胃足阳明之脉入上齿中，该病位于下齿开口处，因此也与阳明热盛相关。 因此治疗该病，何师常以柴胡、黄芩、赤白芍清泄少阳郁热兼及血分，同时芍药、甘草相伍缓解少阳之经隧拘急；病位在头面上部，治以轻清泻热之白芷，同时该药入阳明，可清疏阳明之邪；若疼痛明显，何师酌情加入蔓荆子清疏头面外邪。 2) 清热解毒，贯穿始终 慢性腮腺炎属于“发颐”，仍属外科疮痈范畴，治疗中清热解毒，消痈排脓须贯穿始终，何师常用红藤、蒲公英、冬瓜仁等药。患者证情时轻时重，证情明显时可有脓性分泌物，此时应加重清热解毒药的力度，如加用银花、连翘等，并且配合给邪以出路。酌情予釜底抽薪法配以大黄、虎杖、金钱草等分消二便之品。 3) 痰瘀交阻，重在治血 该病慢性发病，病情常有反复，尤其是慢性阻塞性腮腺炎有腮腺导管排泄不畅这一基础，因此何师认为此必定有痰浊、瘀血等病理产物瘀滞，进一步影响气血津液的运行，再加重痰浊、瘀血而形成恶心循环。且病程日久，久病入络，冲洗不及则成硬痂，因此何师常以川芎、当归、丹皮、皂角刺、地龙、路路通、莪术等凉血活血、化瘀通络，辅以软坚散结化癥之夏枯草、鳖甲。若血瘀之征较重，如舌质紫暗、舌下络脉瘀滞等明显，可加用蜈蚣、全蝎等虫蚁搜剔之品，或是茺蔚子、留行子等活血滑利之品。清热解毒消未成之脓，活血通络疏已成之脓，以达到澄其源、疏其流之效。 4) 祛邪为主，佐以扶正 该疾病常常经过西医反复治疗，使用抗生素、激素等局部冲洗，何师认为此为苦寒、兴阳之品，经此治疗后，证情仍迁延不愈，乃为气虚不能脱毒生肌之故。且外科治疗疮痈以“消、托、补”三法，疾病后期，在清热解毒、活血通络之中必配以扶正托毒药，且气为血之帅，益气亦可活血。故何师常佐以生黄芪、生甘草，黄芪有“托脓补气第一药”之称，生甘草不仅调和诸药，也有清热解毒之效。
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user: 3. 典型病案 黄××女 65岁 2019年3月22日就诊： 慢性腮腺炎20余年，患者20余年无明显诱因下出现双侧导管阻塞、肿胀，起初经口服及静滴抗感染治疗后好转，后病情时有反复，每于病情发作有脓性分泌物时候予加强抗感染治疗。近3年，患者每周行腮腺导管灌注疏通1次，每次使用庆大霉素 + 地塞米松冲洗，脓性分泌物几未消失，急性发作时脓性分泌物可增加则需静滴抗生素。患者自诉若一周未行冲洗，则腮腺肿胀明显且触之较硬。 刻下症：患者腮腺肿胀，触之稍硬，晨起或饭后可有脓性分泌物，色白黄，质稍粘，胃纳尚可，大便可，夜寐一般。舌暗，苔薄白，脉细。 既往史：过敏性鼻炎史数十年，未行具体治疗。有高血压史十余年，现规律服药，自诉目前血压控制可。 辅检：腮腺MR示双侧复发性腮腺炎伴结石可能，左侧上颌窦粘膜下囊肿。 辨证：热毒内蕴，痰瘀内结，阻于少阳 柴胡6赤白芍各10炒川芎10细辛3冬瓜仁30 白芷10当归10生黄芪15黄芩15丹皮10 红藤30蒲公英30皂角刺10夏枯草15鳖甲10 炙地龙10路路通15生甘草6莪术10 × 7 2019年3月至10月期间患者回诊十余次，期间酌情加连翘、银花清热解毒；蔓荆子疏风清热、清利头面；丹参、茺蔚子、留行子、蜈蚣活血通络；金钱草清利湿热，使邪从小便而走；夜交藤、合欢皮等对症治疗不寐；并因患者腹泻而减少芍药，并加入葛根、薏苡仁、炒白术、茯苓，健脾升阳止泻之功、利小便实大便，兼清阳明之热。经治疗后患者腮腺肿胀已基本消退，仅触之稍大，且无分泌物渗出，随访3月无证情反复。 按语：柴胡、黄芩、赤白芍清泄少阳郁热兼及血分；同时芍药、甘草相伍缓解经隧拘急，利于腮腺分泌物排出，并嘱主动按摩帮助腮腺排空，白芷清疏阳明之邪；红藤、败酱草、冬瓜仁清热解毒消痈散结；川芎、当归、丹皮、皂角刺、地龙、路路通、莪术活血通络；辅以软坚散结化癥之夏枯草、鳖甲。妙在佐以生黄芪、生甘草益气托疮，调和诸药。后根据证情，酌加强清热解毒、清疏头面、活血通窍、健脾升清之品。 对于患者的西医治疗，患者同时于西医院就诊评估脓液渗出逐渐减少，停庆大霉素改予α-糜蛋白酶 + 地塞米松冲洗。后继续服药2月，证情逐渐好转，询问目前仍以α-糜蛋白酶 + 地塞米松冲洗。何师云激素冲洗可一时抗炎减少渗出，但长期使用抑制免疫，局部免疫反而更加抑制，不利于腮腺功能的正常恢复。此时，何师主张使用中药通络活血，疏通阻滞的隧窍，使唾液可正常通过腮腺导管流入口腔，以通为主。目前是否仍存在炎性渗出尚不可知，建议可继续使用α-糜蛋白酶溶解成痂唾液蛋白，但不建议继续使用糖皮质激素。 何师认为激素是一把双刃剑，急性炎症期间，可直接抑制炎症反应，减少急性炎症渗出本身对身体脏器功能造成的影响，但是宜“衰其大半而止”，不可长期使用。治疗后期仍根据四诊合参，以中药辨证论治，可辅助西药手段，但激素使用过久反而使得本身的脏器功能受到抑制，如同药性偏性较大的汤剂有中病即止一说，使用激素也是同理，它是兴阳之品，但非补阳，长期使用可伤阴耗阳，后患无穷。
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user: 4. 结语展望 慢性腮腺炎易反复发作，治疗手段有限，该患者反复数十年，近3年每周于外院行腮腺药物灌注治疗，长期局部应用抗生素、激素，效果并不理想，且长期治疗费用昂贵。何师治疗该疾病认为腮腺位于面颊两侧为少阳经循行部位，且腮腺导管属于少阳经隧之所主，因此治疗立足少阳。该疾病反复发作，痰浊血瘀等病理产物堆砌进一步导致血凝津停，因此治疗必须软坚散结、活血通络。该疾病反复有腮腺肿胀伴脓性分泌物，仍属外科“疮痈”范畴，因此治疗该疾病清热解毒消痈排脓药物必须贯穿始终。疾病后期正气不足以托毒外出而迁延不愈，因此以黄芪等药益气托毒。全方共奏清热消痈、活血通络、益气脱毒之效，前后治疗半年余，效果显著。 因此，通过急性期采取抗生素快速控制感染治疗，再利用中西医结合进行巩固，作用更快，并能清除余毒，防止复发。辨证采取清解少阳、解毒消痈、活血通窍、益气脱毒为主的中药进行中西医结合治疗，可显著改善患者疗效和复发情况。同时，何师提及激素的应用，值得大家斟酌思考。此外，本病的治疗还可配合中药外敷以内外合治，仍值得同道探索。
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user: 摘 要 考虑在一定时期内，大概率实现预期盈利的买卖股票问题。建立一种基于移动平均线和大数据运算寻找买入点的算法，并通过实验检验其效率。所做工作可促进我国股市运作，股市研究和量化技术的发展。 关键词 :均线，股价，数据，算法，实验 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 中国股票市场自其产生以来，经过三十年来的发展目前在我国经济发展中有着举足轻重的地位，股票市场有拓宽企业融资渠道、解决企业生存发展问题，为企业融资开辟平台的作用，同时炒股也可为广大投资者分享企业利润提供一个平台，也可培养个人艰苦奋斗的精神。总之，股市投资是国家经济发展的重要途径之一，也是国民致富的重要途径之一。因此，股市受到了广泛的关注与研究。例如潘水洋等 [ 1 ] 展示了运用神经网络模型对股票的收益率进行预测的方法。王勇 [ 2 ] 探讨了用布林线指标把握短期的股票买卖点问题。熊伟等 [ 3 ] 研究了一种采用重标度极差分析法对股票的收益率进行长程相关性分析的方法。余万林等 [ 4 ] 考察了货币供给、房地产价格与股票估值波动之间的关系。高竹楼 [ 5 ] 探讨了在股市操作中如何应用平均线的问题。冷松和俞雪华 [ 6 ] 给出了一种股票短线启动时机选取的方法并讨论了如何确定其买卖点的问题。 移动平均线具有简单、有效、稳定等特点是当今预测股价走势等最重要的技术方法，如何确定买卖点是股市投资者最关心的问题。如果想要在股市中大概率的赚取利润，就不能不研究这一问题。现已有不少学者从移动平均线的角度出发研究股市与确定炒股买卖点问题。例如，萌生 [ 7 ] 研究了股价走势曲线与移动平均线距离的远近获得短期买卖点问题。黄莉等 [ 8 ] 利用短期、中期、长期移动平均线之间的交叉建立数学模型，再结合收益率的相关性，找到最佳收益的移动平均线组合问题。董大勇 [ 9 ] 通过对短期、中期、长期移动平均线的位置、位置关系和运动方向加以分析来预测股价的变化趋势。此外，文献 [ 10 ] - [ 15 ] 也从各种均线的角度出发研究了此类问题。受到摄取、存储水平和计算水平的限制，这些工作所用的数据量相对不足，所作运算量相对不足，实用性相对不足。 鉴于上述背景，本文试基于移动平均线，给出一种通过大数据分析寻找大概率盈利的炒股方法。
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user: 2. 数学规划 本节进行符号说明与做必要的定义。 给定一支股票S，我们分别以 P i o ， P i c ， P i l ， P i h 表示交易日i的开盘价，收盘价，最低价和最高价。令 P ¯ i = 1 4 ( P i o + P i c + P i l + P i h ) ，称其为i交易日的四点平均价，或F平均价，简称i交易日的均价。称 P ¯ ( t ， l ) = 1 l ∑ i = 1 l P ¯ t + i 。 为t交易日的后l日F平均价，其中 t + i 表示交易日t之前的第i个交易日。 在t交易日，购买一股股票，用 O ( t ， f ) 表示预期往后f日的盈利值，叫做未来f日的盈利目标。称考虑如何大概率实现盈利 O ( t ， f ) 的问题为S-RFPP (f)，简称RFPP。 下面，我们以算法的形式给出一种大概率实现未来f日的盈利目标的买股方法。 注1：由于我们主要是考虑买入后的成功率问题，简明起见，所有提及买入均按买入一股理解，对于多量买入的情况，可通过乘以买入量系数的方法进行调整处理。
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user: 3. 算法 本节建立RFPO算法，通过该算法给出一种争取在未来f日内实现预期盈利目标的买股方法。 股民买股票时都希望在一定时期内大概率盈利。当价格在一定程度低于某种平均值(或说处于某种均线下方)时买入是寻求大概率盈利的一种主要方法，低少了不利于盈利，低多了又不容易买到，究竟以低多少为确定买入点的标准呢？为了提高收益率，我们不仅应当考虑买到的成功率，还应当考虑买到的可能性，这既是一个具有实际意义，很值得研究的问题，又是一个相当复杂，很不容易研究的问题。为了降低难度，并利于实施量化技术(通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式)，我们在一定条件下进行研究。限定问题RFPP，并假设期望买到后以概率r盈利，且只在 P ¯ ( t ， l ) 值之下买入。我们试探索能够使得买到后至少盈利 O ( t ， f ) 的概率大于r，且买到的可能性较大的方法。设 O ( t ， f ) = v ， P i o ， P i c ， P i l ， P i h ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， L + f + l ，为最近的 ( L + f + l ) 个历史数据，并确定在当前价低于 ( P ¯ ( t ， l ) − δ ) ， δ > 0 时可以买入，对 t = f + 1 ， f + 2 ， ⋯ ， f + L 这L个交易日进行复盘，以 P t l 代替当前价，试看有多少个交易日可以买到，对于买到的交易日又能够有多少个交易日可以成功盈利v。设有I 个交易日可以买到，有N个交易日可以成功，且过程具有充分的平稳性，则当 N I > r 时，可以认为在当 前按 ( P ¯ ( t ， l ) − δ ) 价格买入股票可获得盈利v的概率大于r。如何找到满足条件的 δ 呢？我们以一个适当的 ε 做为间隔尺度，依次按 δ 为 ε ， 2 ε ， ⋯ ，通过实际运算进行寻找，且为了防止由于 δ 过大而导致买入的 可能性太小，我们以首先满足 N I > r 的 δ 作为寻找对象。这就是本文寻找买入点的主导思想。 显然 L ， l 过小，数据量过小，不能充分体现过程的内涵；另外，运算速度太慢不能及时给出答案也不行，所以 L ， l 要充分大，运算速度要充分地快，也就是说我们必须从大数据的视域出发，做到快速摄取大量数据，快速处理大量数据。为此我们根据上述主导思想，设计了如下的算法RFPO，以其给出我们的方法。 RFPO算法 问题：S-RFPP (f)。 输入： f ，   l ，   r ，   L ，   v ，   ε ，   P i o ， P i c ， P i l ，   P i h ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， L + f + l ;   p 。 (其中 f ，   l ，   r ，   L ，   v ，   ε > 0 ；f为正整数，表示未来日数；l为正整数，表示 P ¯ ( t ， l ) 中的交易日数；r是一个表示成功率的参变量； v = O ( t ， f ) ； ε 是一个表示运行尺度的参变量； P i o ， P i c ， P i l ， P i h 分别表示交易日i的开盘价、收盘价、最低价和最高价； L + f + l 为运用历史数据的个数；p为当前股价；1表示当前交易日，2表示1的前一个交易日，…， L + f + l 表示 L + f + l − 1 的前一个交易日)。 输出：Y或N (其中，Y表示可以按当前股价p购买股票；N表示不可以购买股票)。 过程： 1. 命 δ : = 0 。 2. 置 δ : = δ + ε ； I : = 0 ； N : = 0 。 3. 关于 t = f + 1 ， f + 2 ， ⋯ ， f + L ，进行下面各步。 (1) 计算 P ¯ ( t ， l ) 。 (2) 如 P t l < P ¯ ( t ， l ) − δ ，置 I : = I + 1 ；然后考虑 max { P i h : i = t − 1 ， t − 2 ， ⋯ ， t − f } > P ¯ ( t ， l ) − δ + v ， 不等式成立，置 N : = N + 1 。 4. (1) I = 0 。转步5。 (2) (i) N I ≤ r 。返回第二步。 (ii) N I > r 。转步6。 5. 输出N。 6. (1) 计算 P ¯ ( 0 ， l ) ，(0表示当前交易日)。 (2) (i) p > P ¯ ( 0 ， l ) − δ 。输出N。 (ii) p ≤ P ¯ ( 0 ， l ) − δ 。输出Y。
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user: 4. 实验 针对沪市股票中船科技(600072)，选取2015年12月24日至2016年11月25日这期间的220个交易日(去掉周六周日和法定节假日)每日的开盘价、收盘价、最高价、最低价为实验数据，取 l = 40 ， L = 90 ， f = 30 ， r = 0.6 ， v = 1.4 ， ε = 0.1 ，依次以2016年8月25日至2016年10月14日这期间的30个交易日为当前时刻，进行实验。在实验中以当前日的最低价为当前价。 1. 以2016年8月25日为当前交易日0时， i = 1 (2016年8月24日)，2 (2016年8月23日)，…， ( L + f + l ) (2015年12月24日)，将数据和参量代入算法中，得到结果：可以买入，不成功； 2. 以2016年8月26日为当前交易日0时， i = 1 (2016年8月25日)，2 (2016年8月24日)，…， ( L + f + l ) (2015年12月25日)，将数据和参量代入算法中，得到结果：可以买入，不成功； …… 30. 以2016年10月14日为当前交易日0时， i = 1 (2016年10月13日)，2 (2016年10月12日)，… ( L + f + l ) (2016年2月4日)，将数据和参量代入算法中，得到结果：不可买入。 详细结果见表1。 由表1可见，在30个实验交易日中，有20个交易日可以买入，在可以买入的交易日中有18个成功，成功率达60%以上，可见算法有效。 注2：1) 我们的实验是通过运用MATLAB语言编出RFPO算法的计算机运行程序，然后在一台型号为Inspiron1427FT02、CPU为Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU T6500 @2.10GHz 2.10GHz的计算机上运行所编出的程序进行大数据运算而完成的。2) 算法RFPO不仅参变量较多，而且可以从炒股软件中快速提取大量数据，快速进行运算，及时回答我们是否可以按当前价买入股票的问题，充分地体现了大数据的特点。3) 由于时间和篇幅等原因，在此我们暂未讨论怎样选择合适的参量r，实验是在 r = 0.6 的条件下进行的，如何优化地确定r是一个很值得继续研究的问题。4) 为了降低难度和便于使用量化技术，算法RFPO的主要意图限于发展一种买入股票后可大概率盈利，且买入可能性较大的方法，没有考虑不成功时的盈亏问题；如何在不成功时控制盈亏，使得尽量少亏损多盈利，并进而考虑如何使用资金，争取较大收益率等，也是很值得继续研究的问题。
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user: 5. 结束语 本文尝试地建立了一种基于大数据与平均线的选股方法，并通过实验说明了它的效率，运用沪市股票中船科技(600072) 2015年至2016年的220个交易日的数据，进行实验，结果表明算法有效。由于水平有限，不足之处很多，敬望各位专家批评指正。如何优化的确定r，如何优化的运用资金，以及收益率如何等是很值得进一步研究的问题。希望该项工作能够激发大家关于这方面的研究兴趣，希望能够有更多的学者和我们一起从事这方面的研究，共同促进我国量化技术发展。 Table 1 Summary of experiment resul 当前日期 可否买入 是否成功 当前日期 可否买入 是否成功 2016.8.25 可以买入 不成功 2016.9.19 可以买入 成功 2016.8.26 可以买入 不成功 2016.9.20 可以买入 成功 2016.8.29 可以买入 成功 2016.9.21 不可买入 —— 2016.8.30 可以买入 成功 2016.9.22 不可买入 —— 2016.8.31 可以买入 成功 2016.9.23 可以买入 成功 2016.9.1 可以买入 成功 2016.9.26 可以买入 成功 2016.9.2 可以买入 成功 2016.9.27 可以买入 成功 2016.9.5 可以买入 成功 2016.9.28 可以买入 成功 2016.9.6 可以买入 成功 2016.9.29 可以买入 成功 2016.9.7 可以买入 成功 2016.9.30 不可买入 —— 2016.9.8 不可买入 —— 2016.10.10 不可买入 —— 2016.9.9 不可买入 —— 2016.10.11 不可买入 —— 2016.9.12 可以买入 成功 2016.10.12 不可买入 —— 2016.9.13 可以买入 成功 2016.10.13 不可买入 —— 2016.9.14 可以买入 成功 2016.10.14 不可买入 —— 表1. 实验结果汇集表
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user: 摘 要 为实现机场出租车的科学调度，同时均衡长途载客与短途载客的出租车收益。论文依据民航局监控运行中心发布的日数据，建立了机场出租车乘车区客流量的预测模型。进一步基于出租车司机的决策心理，建立了司机选择是否等待的确定性决策模型。通过对决策模型的依赖性分析，可以发现：夜间司机的决策对临近时间段的航班数依赖性较大；白天司机的决策对蓄车池排队的出租车数依赖性较大。基于目标规划模型提出了针对机场短途载客司机的优先权安排方案。此方案将改善机场长短途载客的收入差异现状，帮助短途乘客规避被“挑客”的不公布待遇的风险。 关键词 :确定性决策，期望收益，依赖性分析，目标规划，优先权 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 大多数乘客下飞机后要去市区或周边的目的地。作为主要交通工具之一的出租车是不二选择。如果乘客在下飞机后想“打车”，就要到指定的“乘车区”排队，按先后顺序乘车。而送客到机场的出租车司机也将会面临两个选择：一个选择是前往到达区指定的“蓄车池”排队等候，依“先来后到”排队进场载客返回市区；另一种是出租车司机直接放空返回市区拉客。这两种选择各有利弊：前者会产生一定的等待时间作为时间成本，而这段时间的长短取决于排队出租车和乘客的数量多少；后者使得出租车司机付出空载费用，也可能损失潜在的载客收益。通常司机的决策与其个人的经验判断有关，比如在某个季节与某时间段抵达航班的多少和可能乘客数量的多寡等。在实际中，还有很多影响出租车司机决策的确定和不确定因素，其关联关系各异，影响效果也不尽相同。 针对上述国内大部分机场存在的问题，以浦东机场为例，建立模型研究以下两个问题： 1) 分析研究与出租车司机决策相关因素的影响机理，综合考虑机场乘客数量的变化规律和出租车司机的收益，建立出租车司机选择决策模型，并给出司机的选择策略。 2) 机场的出租车载客收益与载客的行驶里程有关，乘客的目的地有远有近，出租车司机不能选择乘客和拒载，但允许出租车多次往返载客。如果给对某些短途载客再次返回的出租车给予一定的“优先权”，可以使得出租车的收益尽量均衡。本文试给出一个可行的“优先权”安排方案。
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user: 2. 问题的剖析与思路建立 2.1. 问题一的分析 问题一目的在于建立出租车司机选择决策模型，即确定决策系统的行动空间、状态空间与决策函数。首先需要分析司机的决策心理，并结合实际，确定影响司机决策的重要信息，如环境变量。其次按照司机决策的流程，分析司机决策的机理，这需要研究机场乘客人数的变化规律。在给出策略时，司机最主要的决策目标是使收益最大化，因而需要给出不同选择下的期望收益的表达式。选择策略的实质是选择期望收益更大的方案。以上海浦东国际机场为例，将相关数据代入已经建立的通用决策模型中，可以得到上海浦东机场出租车司机的选择策略。对相关因素依赖性的分析考虑当只改变某一影响因素时，对司机决策结果影响程度。 2.2. 问题二的分析 问题二要求在出租车司机不能选择乘客和拒载的前提下，制定一个给予运载短途乘客的司机“优先权”的方案，且使得各出租车收益较均衡。试考虑建立一个收益均方差最小化的优化模型，使得在指定“优先权”方案下，各司机收益的均方差最小。同时，考虑到司机不可能多次反复获得优先权，应设定一个司机可以获得优先权次数的最大值。 2.3. 模型的假设 1) 假设出租车司机均为理性人，在知道不同方案预期收益时，会选择收益更大的方案。 2) 各出租车间的载人盈利情况相互独立，互不影响。 3) 忽略司机在蓄车池排队时低速移动的油耗费用。 4) 在某时间段抵达的航班数量和“蓄车池”里已有的车辆数是司机可观测到的确定信息。 2.4. 符号说明 为了便于模型的建立与过程的表述，有如下规定(见表1)。 Table 1 The symbol 符号 说明 r o 单位里程支出 r i 单位里程收入 n p (t) t分钟的客流量 E (w 1 ) 司机选择直接回市区载客的期望收益 E (w 2 ) 司机选择蓄车池排队等候的期望收益 p 出租车在市区的空载率 表1. 符号
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user: 4. 优先权分配方案 4.1. 模型的建立 当出租车司机选择前往蓄车池排队并驶离乘车区时，乘客的目的地到机场的距离可能较近，短途载客后返回机场如果重新排队，这种情况下司机花费了大量的时间在排队过程中，结果收益较低，导致总体上出租车的收益差距较大。为了均衡出租车的收益，对短途载客并选择返回机场的司机赋予一种“优先权” [ 9 ]，即：短途载客的出租车返回机场后不需再经过蓄车池排队，可直接行至乘车区载客。在优先权存在的背景下，短途载客的司机只需经历一次较长时间的等待就可以多次载客获得收益，这样就缩小了与长途载客司机收益的差距。 规定某次载客距离小于 l ( 8 < l < 38 ) 的司机再次返回可以享受优先权，每名司机连续享有优先权的次数不得超过5次。考虑到出租车在市区的收益会更高，认为司机倾向于长途载客，一旦将乘客送往较远的目的地，司机不再返回，而在市区收益。显然，l不仅是是否给予优先权的分界，也是司机是否会返回机场的分界。下面给出通过仿真实验求解l的方法。 为了使优先权的设置更具现实意义 [ 10 ]，仍然选取上海浦东机场作为研究对象。出租车每次从机场载客出发到目的地间的距离为随机变量X，而随机变量X服从正态分布，且有 X ~ ( 47 ， 159 ) 。可以按照这个概率分布随机生成出租车某次载客距离x i 。计算司机运行M公里时收益的算法流程如下： 第一步：生成一个x i 作为某辆出租车的一次载客距离，计算此时收益为w； 第二步：如果x i < l，司机返回，并享有优先权，进行第三步；否则司机不会返回，进行第五步； 第三步：判断司机已经享有的优先权次数是否大于5，如果是，进行第五步；否则进行第四步； 第四步：再次生成该辆出租车一个载客距离x i ，计算当前累计的收益为w，返回第二步； 第五步：当前累计收益w a 与司机前往市区不返回的收益w b 之和为该辆出租车最终在机场载客的收益W。 通过计算机仿真实验实现这一过程，得到司机在机场和市区往返n次的收益w a 有： w a = ( r i − r o ) ∑ i n − 1 x i ， n ≤ 6 。 (11) 司机在市区收益客距离x i 之间满足： w b = − r o x n + [ ( M − ∑ i = 1 n x i ) ( 1 − p ) r i − p r o ] ， (12) 式(11)和式(12)中，r o 和r i 的含义与表1相同，分别为单位里程的支出和收益；p为司机在市区的空载率，取0.3。如果n辆出租车在优先权存在的背景下收益分别为 w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n ，可以用均方值S衡量收益的均衡程度，即有： S = ∑ i = 1 n ( w i − 1 n ∑ i = 1 n w i ) 2 n − 1 。 (13) 如果使l的取值始终为整数，每辆出租车的收益W i 可以写成W (x i ， l)。这样就得到了优先权安排的优化模型，决策变量为l。由于l的取值为有限个离散值，实际上得到了一个组合优化模型： min S = ∑ i = 1 n ( W i − 1 n ∑ i = 1 n W i ) 2 n − 1 s .t .   { W i = W ( x i ， l ) 8 ≤ l ≤ 38 ， l ∈ N X ~ N ( 47 ， 159 ) 。 (14) 4.2. 优先权安排方案 如果取M为600；l的初始值为8，步长为1，逐步搜索最优方案下的l。借助软件求解的结果为l = 37。因此可以给出优先权的安排方案为： 1) 某次载客距离小于 l ( 8 < l < 38 ) 的司机再次返回可以享受优先权； 2) 每名司机连续享有优先权的次数不得超过5次； 3) 享有优先权的司机不需要再次排队。
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user: 5. 模型的优点 1) 模型的求解通过计算机仿真模拟进行，推广性好，且计算结果和模型的结论符合客观实际，真实可靠。 2) 本文采用了控制变量的思想，改变出租在蓄车池的排队时长，求得在排队加载客总时间内的平均收益；再求得同等时长内如果不等待到达市区的收益。比较此时两种决策收益大小进行决策，原理直观，最终建成的确定型决策模型可信度高。 3) 问题一中，依照乘客从飞机落地到乘客出航站楼(到达出租上车区)各环节用时，准确地以双峰正态分布的形式预测出了一架航班乘客在飞机落地后，到达出租乘车区乘客数随时间的分布。依据一天的航班班次表将每班次出航站楼人数随时间的分布进行叠加，可得到一天中各时刻内到达乘车区的乘客数。模拟精细。 4) 模型参数求解使用到的数据均为官方数据，来源可信度高。
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user: 摘 要 对于α-Lüroth展式，在此篇文章我们研究了α-Lüroth展式的一些度量性质，获得了该展式数字“0-1”律，基于该结果，得到了相应的重对数律，进一步完善了该展式的度量性质。作为交错Lüroth展式的推广，该论文的结论包括了交错Lüroth的相应的结果。 关键词 :α-Lüroth展式，“0-1”律，重对数律 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 对单位区间上的划分 α = { A n : n ∈ N } ，定义α-Lüroth映射 L α ( x ) : [ 0 ， 1 ] → [ 0 ， 1 ] 为： L α ( x ) : = { t n − x a n ，     x ∈ A n ， n ∈ N 0 ，                         x = 0 。 这里 a n = λ ( A n ) 为 的Lebesgue测度， t n : = ∑ k = n ∞ a k ，并且规定 { A n } n ≥ 1 依次从左至右顺序排列的为左开右闭区间。按照该算法，任意的 x ∈ ( 0 ， 1 ] ，均可以展成如下形式的α-Lüroth展式： x = t l 1 ( x ) + ∑ j = 2 ∞ ( − 1 ) j − 1 ( ∏ 1 ≤ i ≤ j a l 1 ( x ) ) t l j ( x ) ， 这里，如果 L α n − 1 ( x ) ∈ A l n ，则 l n ( x ) = l n ∈ N ，并且，如果对某个x满足 L α k ( x ) = 0 ，则 { l n ( x ) } n ≥ 1 为有限序列，除 x = 1 外，有限序列的最后一项大于或等于2的整数。为了简便，我们通常用 [ l 1 ， l 2 ， ⋯ ， l k ] α 表示有限α-Lüroth，用 [ l 1 ， l 2 ， ⋯ ， l k ， ⋯ ] α 表示无穷展式。 对于该展式，一些基本的度量性质，如增长速度，逼近速度和数字频率可以通过Birkhoff’s定理 [ 1 ] 得到。Lüroth和交替Lüroth的情形就像连分式一样 [ 2 ] - [ 7 ]。在本文中，我们考虑α-Lüroth展式“0-1”率和重对数率。 定理1.1 令 α 是指数 0 < θ ≤ 1 的展式， ϕ ( n ) 是定义于 N 上的正值函数，则： 1) 如果 ∑ n = 1 ∞ 1 ϕ ( n ) 发散，则 λ ( A ) = 0 ，即 。 2) 如果 ∑ n = 1 ∞ 1 ϕ ( n ) 收敛，则 λ { x ∈ ( 0 ， 1 ] : l n ( x ) > ϕ ( n )     i . o . n } = 0 。 对任意的 x ∈ ( 0 ， 1 ] ，令 L n ( x ) = max { l 1 ( x ) ， ⋯ ， l n ( x ) } 。 定理1.2 令 α 是指数 0 < θ ≤ 1 的展式，对几乎处处的 x ∈ [ 0 ， 1 ) ，有： lim sup n → ∞ log l n ( x ) − log n log log n = 1 ， lim sup n → ∞ log L n ( x ) − log n log log n = 1 。 定理1.3 令 α 是指数 0 < θ ≤ 1 的展式，对几乎处处的 x ∈ [ 0 ， 1 ) ，有： lim inf n → ∞ log l n ( x ) − log n log log n = − ∞ ， lim inf n → ∞ log L n ( x ) − log n log log n = 0 。 在整篇文章中，我们用 λ ( ⋅ ) 表示Lebesgue测度， [ ⋅ ] 表示取整数部分， | ⋅ | 表示一个集合的直径。
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user: 2. 准备工作 本节主要讨论α-Lüroth展式的一些基本性质。如需了解更多关于α-Lüroth展式的结果，可见参考文献 [ 1 ] [ 8 ]。 定义2.1 对每一个k阶正整数数组 l 1 ， l 2 ， ⋯ ， l k ，定义α-Lüroth展式第n个柱集为： I ( l 1 ， l 2 ， ⋯ ， l k ) : = { x ∈ [ 0 ， 1 ) : l i ( x ) = l i   for   1 ≤ i ≤ k } 。 定义2.2 令 α : = { A n : n ∈ N } 是一个可数的单位分割，则： 1) 若对于 ρ > 1 ，有 lim n → ∞ t n t n + 1 = ρ ；则 α 是扩张的； 2) 如果分割 α 的尾部满足幂律， ，其中 ψ : N → R + 是一个缓变函数，则 α 是指数 θ > 0 的指数扩张的； 3) 如果n充分大，我们有 ，则分割 α 最终是递减的。 引理2.1 对任意的 x ∈ ( 0 ， 1 ] ，有： λ ( I ( l 1 ， l 2 ， ⋯ ， l k ) ) = ∏ i = 1 k λ ( I ( l i ) ) ， 这里 λ ( ⋅ ) 表示Lebesgue测度。 引理2.2 令 α 是指数 θ > 0 且递减的扩张分割。对任意的 0 < η < θ ，存在 N > 0 ，使得当满足对于任意的整数 n > N ，有： n − ( 1 + θ + η ) ≤ a n ≤ n − ( 1 + θ − η ) ， (2.1) 和 n − ( θ + η ) ≤ t n ≤ n − ( θ − η ) 。 (2.2) 引理2.3 令 α 是满足 lim n → ∞ t n t n + 1 = ρ > 1 的分割，则 lim n → ∞ log a n n = lim n → ∞ t n t n + 1 = − log ρ 。 为了简单起见，我们可以假设(2.1)和(2.2)对于所有 n ≥ 1 有分割 α 从跳跃开始减小，即对于所有 n ≥ 1 有 a n + 1 ≤ a n 。这并不影响本文的研究。
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user: 3. 主要结果的证明 3.1. 定理1.2的证明 我们令 ϕ ( n ) = n log n ，对于任意的k满足 n k = n ，这里我们有 n k = k [ 2 θ ] + 1 和 ϕ ( n ) = 0 ，反之我们有 ϕ ( n ) = ( [ 2 θ ] + 1 ) n [ 2 θ ] + 1 log n 。我们令 a n = { n k log n k         k ∈ N ， n = n k 0                                 n ≠ n k 。 注意到 ∑ n = 1 ∞ 1 ϕ ( n ) θ = ∑ k = 1 ∞ 1 ϕ ( n k ) θ ，我们研究右上级数的收敛性。 根据Rabbe判别法，我们可以有 ∑ n = 2 ∞ 1 2 θ n 2 ( log n ) θ < + ∞ 。 通过定理1.1，我们可以推断出如下的结论， λ { x ∈ ( 0 ， 1 ] : l n ( x ) ≤ a n   i . o . n } = 1 。 则，我们可以有 log l n − log n log log n ≤ log a n − log n log log n ， 考虑到右端序列满足以 n = n k 为子序列。 可以推断 lim sup n → ∞ log a n − log n log log n = 1 ，因此，我们推断出以下结果： lim sup n → ∞ log l n − log n log log n ≤ 1 。 然后，我们令 ϕ ( n ) = n ( log n ) 1 + ε ，和前面的一样我对门得到关于 θ ∈ ( 0 ， 1 ] 的结论。 lim sup n → ∞ log l n − log n log log n = 1 。 因此，我们有 lim sup n → ∞ log L n − log n log log n = 1 。 3.2. 定理1.3的证明 为了证明序列 l n 的下限，我们首先得到同样的结论， lim inf n → ∞ log l n − log n log log n ≤ − ∞ 。 当 θ ∈ ( 1 ， + ∞ ) 时，证明过程是相同的。然后，我们给出 L n 的“0-1”比率。 我们回想起在 条件下定义的集合 A γ ，我们定义序列 b n = { n k ( log n k ) γ       k ∈ N ， n = n k 0                                         n ≠ n k 。 对于任意的 γ > 0 ，取 n k = k [ 2 θ ] ，我们定义 p ( n ) = n − # { k : k [ 2 θ ] ≤ n } ，回忆等式，我们有 ( 1 − 1 ( n ( log n ) γ ) ( θ − ε ) ) n ≤ λ ( A γ ) ≤ ( 1 − 1 ( n ( log n ) γ ) ( θ + ε ) ) n 。 因此，根Fatou引理，我们推断， λ { ∩ m ≥ 1 ∪ n ≥ m x ∈ [ 0 ， 1 ) : L n ( x ) ≤ n ( log n ) γ } ≥ lim sup n → ∞ λ { x ∈ [ 0 ， 1 ) : L n ( x ) ≤ n ( log n ) γ } ≥ lim sup n → ∞ ( 1 − 1 ( n ( log n ) γ ) ( θ − ε ) ) n 。 这里，我们取 b n 为 { n ( log n ) γ } n ≥ 1 的子序列。因此，我们用下面的方法计算上限， lim sup n → ∞ ( 1 − 1 ( n ( log n ) γ ) ( θ − ε ) ) n ≥ lim n → ∞ ( 1 − 1 ( n [ 2 θ ] ( [ 2 θ ] log n ) γ ) ( θ − ε ) ) n ≥ lim n → ∞ ( 1 − 1 ( n 2 θ ( 2 θ log n ) γ ) ( θ − ε ) ) n − p ( n ) = 1 。 因此，我们有 lim inf n → ∞ log L n − log n log log n ≤ γ 。 对于任意的 γ > 0 ，我们有 lim inf n → ∞ log L n − log n log log n ≤ 0 。 为了计算极限，我们假设 τ > 0 。我们定义 A τ θ ¯ = { x ∈ [ 0 ， 1 ) : L n ( x ) ≤ n 1 θ ( log n ) − τ θ ， L n + 1 ( x ) ≤ ( n + 1 ) 1 θ ( log ( n + 1 ) ) − τ θ } 。 因此，我们有 λ ( A τ θ ¯ ) = λ { x ∈ [ 0 ， 1 ) : L n ( x ) ≤ n 1 θ ( log n ) − τ θ ， L n + 1 ( x ) ≤ ( n + 1 ) 1 θ ( log ( n + 1 ) ) − τ θ } ≤ ( 1 − 1 ( n θ + ε θ ( log n ) γ ) − τ ( θ + ε ) θ ) n 1 ( n + 1 ) θ − ε θ ( log ( n + 1 ) ) − τ ( θ + ε ) θ ≤ e − 1 ( log n ) − τ ⋅ ( log n ) τ n ≤ e − 1 ( log n ) τ ⋅ n τ − 1 ≤ e − 1 n τ ⋅ n τ − 1 。 注意到这一点， e − 1 n τ ⋅ n τ − 1 = ∑ k = 1 ∞ ( − 1 ) k 1 k ! n k τ ⋅ n τ − 1 = ∑ k = 1 ∞ ( − 1 ) k 1 k ! n ( k − 1 ) τ + 1 ， 我们取满足 ( k 0 − 1 ) τ + 1 > 1 和 e − 1 n τ ⋅ n τ − 1 < 1 k 0 ! n k 0 τ 的 k 0 > 1 ，其中 k 0 ∈ N 。 因此， ∑ n = 1 ∞ λ ( A τ θ ¯ ) = ∑ n = 1 ∞ 1 k 0 ! n ( k 0 − 1 ) τ ≤ + ∞ 。 根据定理1.1，我们有 λ { L n ( x ) ≤ n 1 θ ( log n ) − τ θ     i . o . n } = 0 。 我们得到了 lim inf n → ∞ log L n − log n log log n ≥ − τ θ 。 对于任意的 τ > 0 和 θ ∈ ( 0，1 ] ，我们有 lim inf n → ∞ log L n − log n log log n ≥ − 0 。 当时 θ = 1 ，这就是交替Lüroth展式的情形。
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user: 摘 要 本文研究铁路货运通道上的单组列车编组计划优化问题。货运通道是铁路网络中的骨干网，将已有的关于一般铁路网络的列车编组计划的研究结果应用于铁路货运通道时，由于在建模时未充分考虑铁路货运通道本身的特点以及车流特征，算力资源消耗较大且优化效果一般。针对上述问题本文建立了以时间成本为主要优化目标的铁路货运通道上的单组列车编组计划优化模型，并且为该模型设计了两种基于贪婪策略的迭代算法。通过数值实验表明，与常用的遗传算法比较，本文所采用的方法运算时间更短，且平均优化效果提升14%。 关键词 :列车编组计划，铁路货运通道，整数规划，贪婪策略 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1.1. 背景介绍 本文研究货运通道上的单组列车编组计划问题。铁路货物运输的作业流程包括装车站的发送作业、途中运送以及卸车站的终到作业。与客运列车的固定车底不同，货运列车是由不同车辆编组构成的。列车编组计划规定了列车的编组内容，即如何将车流组织成列流。对于货运组织的途中运送环节，列车编组计划处于核心地位。目前我国铁路使用的列车编组计划由铁路总公司下发各铁路局执行，依年度更新。过长的更新间隔使得编组计划经常不能适应车流变化的情况，因此，依据车流状态正确编制和执行列车编组计划是充分发挥铁路运输能力，提高运输效率，尽可能满足运输市场需求的重要途径 [ 1 ] [ 2 ]。铁路货运通道是铁路网络的骨干网。货运通道的主要特点是：拓扑结构简单，货运量大，运输能力强，设备利用率高。虽然货运通道在整个路网里程当中占比不高，但是平均承担铁路货运周转总量的一半以上 [ 3 ] [ 4 ]。因此，研究货运通道上的列车编组计划对提高货物运输效率，减少货物运输成本具有重要意义。 关于编组计划优化问题的模型一般以经济成本，或者时间成本作为优化目标。以经济成本作为优化目标的主要问题在于与成本相关的关键参数，比如车辆中转费用、列车改编费用等，目前没有公认的可靠取值，只能依靠专家经验进行估值。因此使得整体模型的可靠性受到了限制。另一方面，由于在铁路货运过程中货物在车站内花费的时间约占全部运输时间的65%左右，以时间成本作为优化目标能够大大缩短货物运输时间，降低货物在运输过程中对于铁路设施资源的占用成本。另外，随着铁路技术作业标准化的推进使得各项技术操作耗时拥有统一标准，进而提升了各种时间花费参数的精准性。列车编组计划建模问题的难点在于，在一般情形下，经济成本最小化与时间成本最小化是相互矛盾的。为了降低经济成本会要求列车满轴开行，使得列车的集结时间增加，导致货物在站内的停留时间延长。反之，为了降低时间成本会要求列车定点开行，这样会产生列车欠轴现象，进而导致经济成本上升。综上，在设计列车编组计划优化模型时，需要在货物运输的迅捷性与经济性之间进行权衡考虑。有趣的是，当考虑货运通道上的列车编组计划时，这种矛盾是不存在的。原因在于货运通道上的车流量非常大，加快货物周转速度并不会造成列车欠轴。反之，如果货物周转速度较慢会造成站内拥堵，产生拥堵成本。因此，在货运通道上经济成本最优化与时间成本最优化具有一致性。 1.2. 相关工作 国内外学者对于技术站单组列车编组计划问题进行了大量的研究。Li Y H等 [ 5 ] 首先对货运列车编组计划编制的复杂性进行了描述，指出通过车流路线与编组方案的联合优化可以得到准确合理的结果。然后将货运列车编组计划问题转化为编组网络图的计算问题，建立数学模型使得铁路网内车流总成本最小。Marin等 [ 6 ] 以线路通过能力、车站改编能力、列车开行数量为限制条件，以列车开行成本、车流改编成本以及新增设施投资费用总和最小为目标函数构建了整数规划模型，并采用下降法、模拟退火算法和禁忌算法对模型进行求解。Ahuja R K等 [ 7 ] 提出货运编组问题是为网络中所有调车场的所有装运确定分类计划，以最小化总装运成本创建编组计划，使用超大规模邻域搜索实现解决方案所需的各种实际约束和业务约束。朱松年 [ 8 ] 针对货运编组计划的优化问题建立非线性0-1规划模型，使用模拟退火算法获得接近全优的解。杨时刚等 [ 9 ] 对直线方向单组列车编组计划问题通过设置0-1变量建立模型，利用人工神经网络和模拟退火算法求解大量的实例。Yaghini M等 [ 10 ] 通过最小化运行商品的成本，以其为目标建立整数规划模型，利用蚁群算法找到信息素最大时所对应的决策变量的值，实现货运编组问题。许红等 [ 11 ] 针对技术站单组列车编组以技术站车辆集结消耗、改编消耗整体最小以及技术站改编能力均衡利用为目标函数，构建协同优化的多目标0-1规划模型，提出了基于分块编码的改进型遗传算法的优化方法。左武 [ 12 ] 建立了基于技术效益最大化的一体化货物列车编组计划数学模型，设计了单亲遗传算法、双亲遗传算法和双亲自适应遗传算法分别求解同一算例的单组列车编组计划和一体化列车编组计划问题。杜祜康 [ 13 ] 为了对大规模整数规划问题的智能算法提供参考，对基于智能算法求解整数规划问题的研究进行了分析和评述。鉴于现有算法的缺陷与不足，讨论了应用智能算法求解整数规划问题未来可能的研究方向。王保华等 [ 14 ] 以同一支车流不可拆散、编组去向容量、车站最大编组去向数量、车站改编能力作为约束条件，以车流走行和改编总成本最小作为目标函数，构建车流改编方案优化模型，在此基础上考虑日均车流量的波动，构造车流改编方案随机优化模型，设计基于随机模拟的混合模拟退火算法。马宏朋 [ 15 ] 通过考虑大规模路网下编组计划优化问题的复杂性，以货物在途运输成本、货车在车站的改编时间成本以及车站开行方向列车的集结时间成本之和最小为目标构建了适用于实用型路网列车编组计划优化的线性规划模型，利用快速求解的粒子群和拉格朗日松弛组合优化算法求解模型。Barnhart C等 [ 16 ] 对铁路编组问题描述为节点上具有最大程度和流动约束的网络设计问题，并提出启发式拉格朗日松弛方法来求解该问题。 已有关于列车编组计划的研究按其优化目标大致可以为两类：优化经济成本或者时间成本。由前文叙述可知，模型以经济成本作为优化目标时，由于和成本相关的关键参数目前没有公认的可靠取值，只能依靠专家经验进行估值。因此使得整体模型的可靠性受到了限制。针对这个问题，本文设计了主要以列车集结时间以及货物中转耗时为优化目标的单组列车编组计划整数规划优化模型，由于使用了标准化技术作业时间参数，大大提高了模型的可靠性。另一方面，大部分研究仅考虑了一般铁路网络上的编组计划问题。由于未利用货物通道本身的特点以及车流特征，将这些模型应用于货运通道上时，会产生算力资源消耗较大且优化效果一般的问题。另外，相关研究中普遍采用的智能算法，存在参数过多，收敛速度慢，运行时间较长，以及优化结果一般等问题。针对上述问题，本文经过分析货运通道上的车流分布特点，设计了两种基于贪婪策略的迭代算法，通过数值实验表明本文给出的算法运算时间较短，且优化效果较好。 1.3. 本文贡献 本文建立货运通道上的单组列车编组计划问题的优化模型，并且设计了两种针对该模型的贪婪优化算法。本文的主要贡献有以下两点： 1) 通过对货运通道本身特点以及货运通道上车流特征的分析，指出对于货运通道上的列车编组计划优化问题，经济成本优化与时间成本优化具有一致性，并由此建立了以列车集结时间以及货物中转时间为主要优化目标的单组列车编组计划优化模型。 2) 针对上述货运通道上的单组列车编组计划优化模型，设计了两种基于贪婪策略的迭代算法，并且通过数值实验说明其拥有更好的优化结果与更快的运算速度。 本文主要内容安排如下：第二节建立了货运通道上的单组列车编组计划模型；第三节针对上述模型设计了两种基于贪婪策略的迭代算法；第四节设计了关于两种贪婪算法以及遗传算法的数值实验；第五节总结了本文研究内容并且指出进一步的研究方向。