基于小生境粒子群算法的ATO运行过程优化研究

摘要：

针对自动驾驶(ATO)列车的低能耗、高准时和高舒适度问题,以列车运行过程中的安全性及其列车动力学模型为约束条件,建立列车运行过程的多目标优化模型,提出粒子群算法与小生境技术相结合的求解算法.该求解算法首先计算随机生成的粒子间欧式距离的平均值,确定小生境半径,划分小生境种群;采用共享机制对更新后的小生境群体进行调节,提高粒子的适应度值;最后通过迭代求出最优解.通过对选取线路的仿真模拟,验证该算法在降低ATO列车的运行能耗、提高列车运行过程的准时性与舒适性方面的有效性.

关键词：列车自动驾驶、运行过程、多目标优化、小生境、粒子群算法

所属期刊栏目：14

分类号：U268.6(机车工程)

在线出版日期：2017-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1998-2004