突发事件条件下列车运行k-最短路模糊蚁群算法

发布时间：2017-12-16 12:30

  本文关键词：突发事件条件下列车运行k-最短路模糊蚁群算法

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【摘要】：突发事件造成铁路线路区间的通过能力受损,在成网条件下,铁路行车调度指挥工作客观上需要搜索列车运行k-最短路。根据突发事件的影响程度设定区间距离的事故等级系数,针对突发事件的模糊性定义了模糊隶属度函数,得到了突发事件条件下模糊区间距离;考虑列车模糊停站时分对运行径路的影响,将列车的模糊停站时分转化为广义距离;将模糊区间距离与广义距离应用到突发事件条件下铁路路网构建中,很好地处理了突发事件条件下路网信息的不确定性问题。在应用蚁群算法求解最短路径的基础上,引入了C-enough概念,将其应用于搜索突发事件条件下k-最短路径问题中。以我国部分路网为例,与传统的Dijkstra算法对比验证了模糊蚁群算法的高效性和实用性,可为列车运行调度指挥提供一定的借鉴。
【作者单位】： 北京交通大学交通运输学院;北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室;兰州交通大学交通运输学院;中国铁道科学研究院通信信号研究所;
【基金】：国家科技支撑计划项目(2009BAG12A10) 国家自然科学基金资助项目(61263027) 甘肃省自然科学基金资助项目(213227) 高等学校博士学科点专项科研基金新教师类资助课题(20126204120002)
【分类号】：U292.4;TP18
【正文快照】： 3.兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070;4.中国铁道科学研究院通信信号研究所,北京100081)1引言蚁群算法(ACA)是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由意大利学者Dorigo M[1]等于上世纪90年代初首先提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为,之后Dor

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本文编号：1296032