基于选择的遗传算法研究及其在列车运行调整中的应用探讨

摘要

随着中国铁路的不断提速,铁路技术装备的整体水平不断提高.但是铁路运营的核心工作——行车指挥,却仍主要是由调度员人工完成,这一落后的工作方式成为阻碍我国铁路发展的一大重要障碍,必须对其进行智能化改造.现代信息技术、控制技术、数据通信技术等高新技术的飞速发展为实现行车指挥自动化奠定了技术基础.列车运行调整是个NP难解的组合优化问题,遗传算法在解决组合优化问题时表现出了较为优异的性能,所以选择它作为解决运行调整问题的基本算法.鉴于标准遗传算法比较容易产生早熟现象和模式欺骗而收敛于局部最优解,该文首先对标准遗传算法的遗传操作进行了改进,提出了基于选择的遗传算法(GA_S).在该算法中,首次提出了基因选择算子、广义精英算子、引进选择算子、基于精英集的成长期变异等概念,并对其进行了比较详细地描述.之后,使用7个经典测试函数对其进行了大量实验.实验表明本算法对早熟和模式欺骗具有较强的突破能力.其次,对铁路智能交通系统的整体构架进行了初步研究,讨论了各组成部分的基本任务和协作方式,并在此基础上探讨将GA_S应用于列车运行调整系统.最后,对列车的实时定位系统进行了初步研究,设计了一种新的里程计数装置,并对里程计数器的归零问题进行了探讨,设计了一种归零触发器.该文第一章为绪论部分,介绍了该文的研究背景、遗传算法及铁路行车指挥技术的研究现状和存在的问题;第二、三章为基础理论部分,介绍标准遗传算法的基本知识;第四章为算法改进部分,论述了基于选择的遗传算法的现实基础、特点和具体工作方式;并进行了大量实验;第五章为应用部分,对基于选择的遗传算法在列车运行调整问题中的应用进行了探讨.第六章为附加部分,对铁路智能交通系统中列车的定位方式进行了初步研究.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

第二章标准遗传算法（SGA）简介

第三章SGA中遗传算子/操作的设计

3.1编码

3.2适应函数设计

3.3群体的设计

3.4选择算子

3.4.1比例选择

3.4.2排序选择

3.4.3联赛选择

3.4.4精英选择

3.4.5选择方法的小结

3.5交叉算子

3.6变异算子

第四章基于选择的遗传算法(GA_S)

4.1 GA_S的基本思想及特点

4.2 GA_S的遗传算子

4.2.1个体选择算子

4.2.2基因选择算子

4.2.3引进算子

4.2.4精英(海明距离)选择算子

4.2.5精英(欧氏距离)选择算子

4.2.6基于精英集的成长期变异

4.3 GA_S实验结果及其性能浅析

4.3.1 GA_S参数的设置及其复杂性浅析

4.3.2 GA_S实验及其性能分析

第五章基于GA_S的列车运行智能调整系统

5.1中国智能铁路系统的整体规划

5.2列车运行图的运用

5.2.1运行图的定义和作用

5.2.2运行图中的要素

5.2.3运行图形式化描述

5.3列车运行调整结构、方式的选择

5.4运行调整系统的构架及调整子系统的总体构架

5.4.1运行调整系统的构架

5.4.2调整子系统的总体构架

5.5主要实体的建模

5.5.1车载系统中的实体建模

5.5.2运行实时监控及自动调整系统中实体建模

5.6遗传算子及参数的设计

5.6.1编码

5.6.2基于专家系统的仿真器

5.6.3适应值函数

5.6.4遗传参数设计

5.7实验

第六章列车定位系统的研究

6.1列车定位系统的要求

6.2 GPS全球定位系统

6.3雷达

6.4里程计

6.5新的里程定位装置

6.6定位系统中里程记数器的归零问题

结论与展望

致 谢

参考文献

附 录

硕士期间发表文章