改进细菌觅食算法在城市轨道交通调度的应用
发布时间：2021-09-30 20:14
随着社会经济和城市快速发展,大量乡村人口涌入城市寻找工作机会,城市居民的出行需求急剧增加,为了缓解日益严重的城市交通压力,城市管理者将建设城市轨道交通作为缓解交通压力的首要选择。与传统城市公共交通工具相比,城市轨道交通有运输量高、速度快、时间短、受众范围广、绿色环保等优势。行车调度是城市轨道交通运营企业的核心工作,在降低运营成本、提升运营效率和服务水平等方面起着至关重要的作用。文章的轨道交通调度优化工作主要是对列车的调度方案进行优化,根据实际客流情况动态地调整列车调度方案。然而使用传统的数学方法很难对多目标非线性NP问题进行优化求解,主要限制因素有求解空间范围大,变量维数高,约束条件复杂等。随着智能计算的发展,利用智能优化算法可有效对公共交通调度优化问题进行求解。文章在分析细菌觅食算法的基础上,将该改进后的细菌觅食算法与列车调度数学模型结合,求解出优化后的列车调度方案。文章主要工作如下:（1）深入研究细菌觅食算法。论述了细菌觅食优化算法的仿生学基础、结构原理、算法流程和主要操作,分析了参数对算法性能的影响。文章提出基于Log-Linear模型的Gauss-Cauchy自适应细菌觅食算法...
【文章来源】：江苏科技大学江苏省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状及发展趋势
1.3 本文主要研究工作
第2章 城市轨道交通调度概述
2.1 轨道交通调度系统相关技术
2.1.1 闭路电视系统
2.1.2 电话调度系统
2.1.3 无线调度系统
2.1.4 列车自动控制系统
2.1.5 数字轨道电路系统
2.1.6 地理信息系统
2.1.7 全球卫星定位系统
2.2 本章小结
第3章 细菌觅食算法的分析与改进
3.1 引言
3.2 细菌觅食算法生物基础
3.2.1 细菌觅食算法起源
3.2.2 细菌觅食行为
3.3 细菌觅食算法基本操作
3.3.1 趋向性操作
3.3.2 复制性操作
3.3.3 迁移性操作
3.4 细菌觅食算法的求解问题过程和工作流程
3.5 分析细菌觅食算法的参数
3.5.1 种群规模S
3.5.2 搜索步长C
3.5.3 趋向操作中参数N_c和N_s
3.5.4 复制操作中参数N_(re)
3.5.5 迁移操作中参数N_(ed)和P_(ed)
3.5.6 引力的深度d_(attractant),引力的宽度ω_(attractant) ,斥力的高度h_(repellant),斥力的宽度ω_(repellant)
3.6 细菌觅食算法的改进
3.6.1 基于Log-Linear模型的细菌觅食算法
3.6.2 步长C值自适应设置
3.6.3 Gauss-Cauchy变异
3.6.4 细菌觅食优化算法的思想和步骤
3.7 仿真实验
3.8 本章小结
第4章 客流分析及模型设计
4.1 城市轨道交通客流分析
4.1.1 客流数据调查方法
4.1.2 分析客流的时空分布特征
4.2 分析影响调度优化数学模型因素
4.3 建立调度优化的数学模型
4.3.1 数学建模的定义
4.3.2 调度优化模型的假设
4.3.3 定义调度优化模型变量
4.3.4 设立调度优化模型的目标函数
4.3.5 调度优化模型的约束条件
4.4 本章小结
第5章 基于细菌觅食优化算法的城市轨道交通调度
5.1 开发工具和实验环境
5.2 实例数据
5.3 初始化细菌觅食优化算法
5.4 制定细菌觅食优化算法的编码方案
5.5 处理调度优化模型约束条件
5.6 调度方案评价标准
5.7 对比分析实验结果
5.8 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 未来展望
参考文献
攻读硕士期间发表的学术论文
致谢
大摘要
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能交通系统主要技术的发展[J]. 陆化普. 科技导报. 2019(06)
[2]2018年中国城市轨道交通运营线路统计和分析[J]. 赵昕,顾保南. 城市轨道交通研究. 2019(01)
[3]城市轨道交通信号系统互联互通协议框架研究[J]. 冯浩楠,范楷,段宏伟,唐凯林. 城市轨道交通研究. 2018(11)
[4]地铁自动售检票系统及其发展趋势[J]. 宗甜甜. 中国新技术新产品. 2018(20)
[5]深圳市轨道交通客流预测的新探索[J]. 杨良,闫铭. 都市快轨交通. 2018(05)
[6]中国城市轨道交通的发展现状及机遇[J]. 周晓勤. 城市轨道交通. 2018(10)
[7]MVB总线的轨道交通车辆乘客计数系统设计[J]. 任振旻,钱存元,王康. 单片机与嵌入式系统应用. 2018(04)
[8]混沌优化细菌觅食算法的传感器节点部署策略[J]. 王振东,陈峨霖,胡中栋. 传感技术学报. 2018(01)
[9]Improved Bacterial Foraging Optimization Algorithm Based on Fuzzy Control Rule Base[J]. Cui-Cui Du,Xu-Gang Feng,Jia-Yan Zhang. Journal of Electronic Science and Technology. 2017(03)
[10]基于GPS和里程计的列车定位方法[J]. 陶汉卿,蔡煊,吴昕慧. 城市轨道交通研究. 2017(08)
硕士论文
[1]基于模拟退火算法的公交车辆排班方法研究[D]. 陈少华.北京邮电大学 2018
[2]基于GIS的列车定位可视化技术研究与实现[D]. 郭宗昊.西南交通大学 2017
[3]基于微粒群算法的城市轨道交通列车运行调整研究[D]. 孔维珍.兰州交通大学 2013
[4]基于粒子群与蚁群混合算法的公交调度研究[D]. 李志廷.大连理工大学 2013
[5]基于模糊神经网络的城市轨道交通行车间隔时间优化研究[D]. 肖枫.重庆交通大学 2013
[6]时变环境下城市轨道交通列车调度优化[D]. 田小鹏.兰州交通大学 2013
[7]智能公交车辆调度系统的设计与优化[D]. 姚艳君.沈阳工业大学 2010
本文编号：3416565
【文章来源】：江苏科技大学江苏省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状及发展趋势
1.3 本文主要研究工作
第2章 城市轨道交通调度概述
2.1 轨道交通调度系统相关技术
2.1.1 闭路电视系统
2.1.2 电话调度系统
2.1.3 无线调度系统
2.1.4 列车自动控制系统
2.1.5 数字轨道电路系统
2.1.6 地理信息系统
2.1.7 全球卫星定位系统
2.2 本章小结
第3章 细菌觅食算法的分析与改进
3.1 引言
3.2 细菌觅食算法生物基础
3.2.1 细菌觅食算法起源
3.2.2 细菌觅食行为
3.3 细菌觅食算法基本操作
3.3.1 趋向性操作
3.3.2 复制性操作
3.3.3 迁移性操作
3.4 细菌觅食算法的求解问题过程和工作流程
3.5 分析细菌觅食算法的参数
3.5.1 种群规模S
3.5.2 搜索步长C
3.5.3 趋向操作中参数N_c和N_s
3.5.4 复制操作中参数N_(re)
3.5.5 迁移操作中参数N_(ed)和P_(ed)
3.5.6 引力的深度d_(attractant),引力的宽度ω_(attractant) ,斥力的高度h_(repellant),斥力的宽度ω_(repellant)
3.6 细菌觅食算法的改进
3.6.1 基于Log-Linear模型的细菌觅食算法
3.6.2 步长C值自适应设置
3.6.3 Gauss-Cauchy变异
3.6.4 细菌觅食优化算法的思想和步骤
3.7 仿真实验
3.8 本章小结
第4章 客流分析及模型设计
4.1 城市轨道交通客流分析
4.1.1 客流数据调查方法
4.1.2 分析客流的时空分布特征
4.2 分析影响调度优化数学模型因素
4.3 建立调度优化的数学模型
4.3.1 数学建模的定义
4.3.2 调度优化模型的假设
4.3.3 定义调度优化模型变量
4.3.4 设立调度优化模型的目标函数
4.3.5 调度优化模型的约束条件
4.4 本章小结
第5章 基于细菌觅食优化算法的城市轨道交通调度
5.1 开发工具和实验环境
5.2 实例数据
5.3 初始化细菌觅食优化算法
5.4 制定细菌觅食优化算法的编码方案
5.5 处理调度优化模型约束条件
5.6 调度方案评价标准
5.7 对比分析实验结果
5.8 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 未来展望
参考文献
攻读硕士期间发表的学术论文
致谢
大摘要
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能交通系统主要技术的发展[J]. 陆化普. 科技导报. 2019(06)
[2]2018年中国城市轨道交通运营线路统计和分析[J]. 赵昕,顾保南. 城市轨道交通研究. 2019(01)
[3]城市轨道交通信号系统互联互通协议框架研究[J]. 冯浩楠,范楷,段宏伟,唐凯林. 城市轨道交通研究. 2018(11)
[4]地铁自动售检票系统及其发展趋势[J]. 宗甜甜. 中国新技术新产品. 2018(20)
[5]深圳市轨道交通客流预测的新探索[J]. 杨良,闫铭. 都市快轨交通. 2018(05)
[6]中国城市轨道交通的发展现状及机遇[J]. 周晓勤. 城市轨道交通. 2018(10)
[7]MVB总线的轨道交通车辆乘客计数系统设计[J]. 任振旻,钱存元,王康. 单片机与嵌入式系统应用. 2018(04)
[8]混沌优化细菌觅食算法的传感器节点部署策略[J]. 王振东,陈峨霖,胡中栋. 传感技术学报. 2018(01)
[9]Improved Bacterial Foraging Optimization Algorithm Based on Fuzzy Control Rule Base[J]. Cui-Cui Du,Xu-Gang Feng,Jia-Yan Zhang. Journal of Electronic Science and Technology. 2017(03)
[10]基于GPS和里程计的列车定位方法[J]. 陶汉卿,蔡煊,吴昕慧. 城市轨道交通研究. 2017(08)
硕士论文
[1]基于模拟退火算法的公交车辆排班方法研究[D]. 陈少华.北京邮电大学 2018
[2]基于GIS的列车定位可视化技术研究与实现[D]. 郭宗昊.西南交通大学 2017
[3]基于微粒群算法的城市轨道交通列车运行调整研究[D]. 孔维珍.兰州交通大学 2013
[4]基于粒子群与蚁群混合算法的公交调度研究[D]. 李志廷.大连理工大学 2013
[5]基于模糊神经网络的城市轨道交通行车间隔时间优化研究[D]. 肖枫.重庆交通大学 2013
[6]时变环境下城市轨道交通列车调度优化[D]. 田小鹏.兰州交通大学 2013
[7]智能公交车辆调度系统的设计与优化[D]. 姚艳君.沈阳工业大学 2010
本文编号：3416565
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiaotonggongchenglunwen/3416565.html
