基于遗传算法的列车最佳惰行点优化研究

摘要

轨道交通是公共交通系统的重要组成部分。相对于其他运输方式，轨道交通的能源消耗总量巨大。因此，采取节能运行措施，可以在保证运输效率的前提下，降低运营成本。
　　轨道交通节能操纵的研究已经发展了多年，但在复杂运输条件下的节能求解算法方面还有待进一步研究。本文借鉴国内外学者的研究成果，综合列车牵引计算知识及机车牵引制动特性，根据节能运行第一及第二论断设计了列车在两个车站间节能运行的操纵策略。本文设计了在定时约束条件下计算站间惰行控制点的遗传算法，在保证列车准时性的同时，充分考虑乘坐舒适性的需求。该遗传算法将所有惰行控制点编码成二进制符号的基因，每个基因代表列车惰行的开始或结束，每一种群的子代都是经过染色体选择、交叉、变异后生成的，并采用最优保存策略继承到父代中作为当前种群。为了满足多个约束条件，设计了罚函数。在仿真实验中，模拟列车实际的运行过程。分析了仿真实验结果，总结出一般惰行次数的设置规律，并依此进一步优化了遗传算法的设计。

目录

致谢

摘要

声明

1 引言

1．1 研究背景及意义

1．1．1 城市轨道交通现状

1．1．1 研究意义

1．2 国内外研究现状综述

1．2．1 国外研究

1．2．2 国内研究

1．3 研究方法及目标

1．4 论文结构

2 列车运行及优化操纵的基本原理

2．1 列车的运动学原理

2．1．1 影响运行的因素

2．1．2 列车及其运行特性

2．2 列车运行模型及能耗计算

2．2．1 列车运行计算模型

2．2．2 列车能耗的计算

2．3 列车优化操纵原理及方法

2．3．1 节能运行的基本原理

2．3．2 节能优化操纵方法

2．4 本章小节

3 最佳惰行点计算的遗传算法研究

3．1 遗传算法概述

3．1．1 概念及特点

3．1．2 基本遗传算法

3．2 数据结构及算法流程

3．2．1 数据结构

3．2．2 算法流程

3．3 惰行点计算的具体方法

3．3．1 编码

3．3．2 选择

3．3．3 交叉

3．3．4 变异

3．3．5 适应度函数

3．3．6 约束条件及处理

3．4 本章小节

4 列车运行仿真计算及分析结果

4．1 控制参数

4．2 不同条件下的模拟运行分析

4．3 站间不同惰行次数的模拟运行分析

4．4 综合分析

4．5 本章小节

5 总结与展望

5．1 主要的研究工作

5．2 研究展望

参考文献

索引

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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