遗传算法在列车运行控制模型中的应用
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Train Operation Control Optimization Model Based on Genetic Algorithm
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    摘要:

    针对轨道交通列车节约能耗、节省时间和提高舒适度等因素之间的冲突问题,建立了以工况转换点为求解目标的多约束条件下列车运行优化控制模型,并提出了弯道优行法的列车通行原则,优化了弯道运行策略. 对模型进行分析,应用遗传算法对该问题进行求解,最后采用MATLAB 软件进行仿真验证. 仿真结果表明,该模型方法能够有效的优化列车运行模式,在运行时间只延长11.96%的情况下,能耗降低了33.27%,并保证了乘客的舒适度,最终得到了比较理想的运行策略.

    Abstract:

    To solve the conflict of energy-saving, time-saving and comfort better, the train operation optimization control model is built under many constraints, and the condition conversion points are the goals for the model. And Optimal Operation of the Bend (OOB) is proposed as the rule for train, the operation strategy for the corners is optimized. By analyzing the model, Genetic Algorithm (GA) is used to solve this optimization model. In the end, a simulation is made to validate the model with MATLAB. From the case analysis, it proves the effectiveness of the given method to optimize the operation model, which reduces the energy consumption by 33.27% with only 11.96% extended at run time. At last, the good operation strategy is given.

    参考文献
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周庆飞,戴胜华,李正交,李窍盛.遗传算法在列车运行控制模型中的应用.计算机系统应用,2014,23(9):102-106

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  • 收稿日期:2014-01-04
  • 最后修改日期:2014-02-21
  • 在线发布日期: 2014-09-18
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