基于群智能的列车多目标问题优化及仿真

发布时间：2021-01-09 07:54

　　我国大城市近年来纷纷修建地铁系统以提高通行效率,地铁总里程已跃居世界第一。同时,地铁系统的运营费用和能源消耗问题也引起了越来越多的关注。因此,如何在满足地铁运营需求的前提下,运用先进的智能算法有效地降低列车自身的运行能耗成了目前该领域的研究重点,具有重要的实际意义。本文的主要研究工作,分为以下四点:（1）以福州地铁一号线作为研究对象,实地调研了一号线列车的各类数据信息,并通过采集到的数据信息对列车的动力系统、阻力系统、线路情况和基本控制单元进行建模。此外,本文还对列车的运行需求进行分析和调研,明确和设计了针对地铁列车运行的五大评价体系,使得地铁的自动化运行目标更加贴近实际的运行需求。（2）为了解决列车运行时的多目标优化问题,本文提出一种基于粒子群和布谷鸟的群智能算法,称之为混合群智能算法。该算法有以下几点改进:一、针对列车运行控制特性和群智能算法的运算特点,对列车控制单元进行了改进,使得列车对控制的选择更具有随机性;二、针对粒子群算法容易出现种群过于集中而丧失种群多样性的问题,设计了一种随机淘汰机制,以概率P随机淘汰除了最优粒子以外的其他粒子,并使用一个新值进行替代,这样既保存优秀的个... 

【文章来源】：福州大学福建省 211工程院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

布谷鸟算法流程图

为之后列车算法设计打下了基础。同时，本计了评价函数，函数通过五个指标来评判策略的好坏，＇＊１，１?＼?ｌ＞?－ｔ＃ｒｒ?ａ?／?？?Ｉ?．、／??测扒邵兵有丁方里人ｔｆ、」思义。??力模型设计??的基本过程为：列车依据事先设定好的运行时间，由其过程中要满足线路：限速、车辆限速及临时限速等限速间和空间要求。??动力原理分析??丨力??力是指由列车耗能产生的可以推动列车前进的外力，该生成，也可由驾驶员在手动模式下通过改变列车手柄来３?１所示：??

６＝１０００＊１＾＾?＋＾ｙ，Ｋｈ?ｊ＊／？?公式（３－３）??其中１尺／是换算闸瓦压力（列车），［（／是换算闸瓦ｍ力（车辆）；ｙ？??足列车制动系数。??综上所述，列车的制动力ｂ可表示为：??ｂ＝（ｐ?＋Ｙ，?Ｋ，＂?ｊ?公式（３－４）??３．?１．２动力来源??福州地铁一号线的工程用车采用４动２拖的列车编组，其列车编组型式为：??＋?（其中：７；．有司机室的拖车，有受电弓的动??车，无受电弓的动车）。地铁列车由两个车组单元组成，每个车组单元由１??辆拖车和２辆动车组成，列车编组示意图见图３－２所示。??

【参考文献】：
期刊论文
[1]城市轨道交通线路中列车节能优化研究[J]. 王智鹏,罗霞.  计算机工程. 2015(06)
[2]地铁列车ATO模式对标停车不准故障分析[J]. 王鹏.  铁道机车车辆. 2015(01)
[3]基于共轭梯度的布谷鸟搜索算法[J]. 杜利敏,阮奇,冯登科.  计算机与应用化学. 2013(04)
[4]基于遗传算法的列车运行能耗优化算法[J]. 陈荣武,刘莉,郭进.  交通运输工程学报. 2012(01)
[5]基于模型选择和优化技术的自动驾驶制动模型辨识研究[J]. 郜春海,陈德旺.  铁道学报. 2011(10)
[6]人工鱼群算法的简介及应用[J]. 曾蒙迪.  信息与电脑(理论版). 2011(04)
[7]定时条件下列车节能操纵研究综述[J]. 张燕,王柄达.  交通运输工程与信息学报. 2011(01)
[8]基于多种群遗传算法的城轨列车节能运行优化研究[J]. 刘炜,李群湛,郭蕾,陈民武.  系统仿真学报. 2010(04)
[9]列车节能控制的优化分析[J]. 朱金陵,李会超,王青元,龙胜.  中国铁道科学. 2008(02)
[10]基于遗传算法的列车节能控制研究[J]. 李玉生,侯忠生.  系统仿真学报. 2007(02)

博士论文
[1]城市轨道交通列车节能优化驾驶研究[D]. 顾青.北京交通大学 2014
[2]多目标粒子群优化算法的研究[D]. 徐鹤鸣.上海交通大学 2013

硕士论文
[1]货物列车运行过程影响因素研究[D]. 陈松.北京交通大学 2012



本文编号：2966263