基于改进状态空间进化算法的列车多目标优化

摘要：

列车自动驾驶系统(ATO)是列车自动控制的核心,也是列车安全、平稳、高效运行的重要保障.针对列车自动驾驶系统控制目标的复杂多样及环境变量不稳定等问题,以能耗、准时性、精确停车以及舒适性为指标建立城轨列车运行多目标模型,利用改进状态空间进化算法对其进行优化.通过仿真得到列车运行目标曲线,仿真测试表明与传统进化算法相比不但能够给出最优的速度曲线,而且能够对列车进行更好的控制,其在收敛精度上有了大大的改善.

关键词：ATO、改进状态空间进化算法、多目标优化

所属期刊栏目：40

分类号：TM351(电机)

在线出版日期：2019-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：16-18,3