10.16037/j.1007-869x.2016.04.002
隔离小生境粒子群算法在地铁列车运行曲线优化中的应用
针对地铁列车运行优化指标过于单一的问题,提出了牵引-巡航-惰行-制动模式运行曲线的计算流程,综合考虑能耗、乘客舒适度、运行时间、停车精度等指标,用Fi(综合优化目标函数)值度量综合运行质量(其值越小表示越接近理想状态),并建立列车运行曲线的优化模型.结合粒子群算法和小生境技术,设计了应用于列车运行曲线优化的隔离小生境粒子群算法(INPSO).结合实例仿真,利用INPSO优化模型,确定最优惰行末端速度,实现了高质量列车运行曲线的计算.其中INPSO优化后的Fi值实际只是基本粒子群算法优化结果的58.96%,效果显著,证明了INPSO寻优的有效性以及可靠性.
地铁、列车运行曲线优化、综合运行质量、隔离小生境粒子群算法
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U231.6(特种铁路)
2016-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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