基于GA-SPSO算法的列車速度曲線優(yōu)化算法研究.pdf

1、城市軌道列車作為重要的城際間交通工具，在近幾年來發(fā)展迅猛。在軌道列車迅猛進步之際，為了使得列車能夠安全行駛、準點到站，運輸效率更高，滿足旅客舒適度和環(huán)保節(jié)能的需求，亟待對列車的運行速度曲線進行優(yōu)化處理研究。但是，在過去幾年內(nèi)國內(nèi)外在列車自動運行（Automatic Train Operation，ATO）控制策略的研究和優(yōu)化大多都是針對特定指標來進行的，在考慮多目標優(yōu)化情形時的效果并不理想。
　　為了提高列車的運輸效率和改善自動運

2、行策略，各國公司和學者紛紛著手研究列車自動運行速度曲線優(yōu)化，但在列車運行過程中的列車控制策略很難做到實時的在線優(yōu)化；而列車運行過程的多目標性、復雜性和非線性使得研究者很難做到確定精確模型和最優(yōu)速度曲線。然而，人工智能技術和混合優(yōu)化理論的迅速發(fā)展為列車自動運行控制策略的研究和創(chuàng)新提供了新的契機。
　　本論文主要針對列車自動運行速度曲線優(yōu)化這一問題，首先分析了列車運行控制策略和列車運行時刻的各項優(yōu)化原則，結(jié)合自動運行速度曲線的各性能指

3、標評價體系，建立各項指標的評價指標模型；其次，結(jié)合層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和熵（Entropy）權法綜合的方法計算出各項性能指標的權重分配大??；而后結(jié)合列車的自身參數(shù)和運行線路工況，在建立的評價指標模型的基礎上，設計了基于遺傳算法和基于GA-SPSO算法的優(yōu)化策略對列車自動運行速度曲線進行優(yōu)化；最后，采用MATLAB軟件進行仿真測試，結(jié)果表明基于GA-SPSO算法的優(yōu)化策略效果好于基于遺