改进粒子群算法的轨道列车节能控制优化

摘要

cqvip:当前列车节能控制研究的优化算法存在优化效果不明显,收敛速度慢等一系列问题,提出了一种引入自适应惯性权重,同时加入具有调整能力的动态学习因子与改进速度更新公式的粒子群优化算法。一是通过惯性权重来平衡不同阶段的搜索能力,加入拥有调整能力的动态学习因子,着重加强算法后期的运算效率和收敛能力,同时引入惩罚函数,将列车运行过程中的拘束条件转化为惩罚因子,提升搜索速率;二是对传统的速度更新公式进行改进,用来降低选取到不理想的粒子影响寻优结果的概率。经过Matlab仿真分析,与传统的列车运行优化算法相比,改进后的优化算法收敛速度更快,列车节能效果更好。