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多维并行遗传算法在列车追踪运行节能优化中的应用
引用本文:卢启衡,冯晓云. 多维并行遗传算法在列车追踪运行节能优化中的应用[J]. 重庆大学学报(自然科学版), 2013, 36(4): 39-44
作者姓名:卢启衡  冯晓云
作者单位:西南交通大学电气工程学院,成都,610031
基金项目:国家科技支撑计划资助项目(2009BAG12A05)
摘    要:为了研究先行列车与追踪列车在移动闭塞信号系统控制下进行追踪运行时的综合节能优化控制问题,构建了以能耗与运行时间误差为目标的列车节能控制模型.该模型以列车的操纵手柄级位与列车的工况转换点(即操纵手柄级位改变时,列车的位置)为控制变量.在此基础上,提出了静态与动态速度约束条件(即线路的静态速度约束与先行列车的运行状态对其后的追踪列车所产生的动态速度约束),结合外部惩罚函数,利用多维并行遗传算法对该问题进行了求解.求解时,根据GA的进化代数动态的调整交叉与变异概率,提高粗粒度搜索与细粒度搜索的效率.同时,采用了坡道三分法和实数编码法来缩短染色体长度,提高收敛速度.最后,在移动闭塞信号系统列车运行仿真平台上验证了该优化控制算法的正确性与有效性.

关 键 词:优化控制系统  节能  列车追踪运行  动态速度约束  移动闭塞信号系统  遗传算法

Application of multi-dimension parallel genetic algorithm to energy-saving optimum control of trains in following operation
LU Qiheng and FENG Xiaoyun. Application of multi-dimension parallel genetic algorithm to energy-saving optimum control of trains in following operation[J]. Journal of Chongqing University(Natural Science Edition), 2013, 36(4): 39-44
Authors:LU Qiheng and FENG Xiaoyun
Affiliation:(School of Electrical Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China)
Abstract:
Keywords:optimal control systems  energy-saving  following operation of trains  dynamic speed restraints  moving block system  genetic algorithms
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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