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基于改进粒子群优化算法的鲁棒性列车运行图编制方法.pdf
第34卷 ,第3期 中 国 铁 道 科 学 Vo1.34 NO.3
2013年 5月 CHINA RAILWAY SCIENCE May,2013
文章编号:1001—4632 (2013)03—0116—06
基于改进粒子群优化算法的鲁棒性
列车运行图编制方法
赵宏涛,苗义烽,王 涛,张 琦
(中国铁道科学研究院通信信号研究所,北京 100081)
摘 要:以列车优先级、追踪运行间隔时间和连发间隔时间限制为约束条件,以旅客列车的走行公里总数、
平均旅行速度、对标准计划的延迟总时间和延迟时间方差,以及货物列车的日车公里总数和 日产量6个指标无
量纲转化后的合计值最大为综合 目标函数,建立列车运行图编制优化模型。为增加列车运行图的鲁棒性,引入
虚拟车和缓冲时间槽 2个参数,采用改进的粒子群优化算法给出鲁棒性列车运行图编制方法。以5个车站、5列
旅客列车和7列货物列车构造模拟环境,采用该方法进行列车运行图编制模拟。结果表明:该方法可铺画出更
优的列车运行图,计算效率高;在行车计划受到扰动后,虚拟车和缓冲时间槽释放资源,运行图可以较快地恢
复到可接受范围,容错鲁棒性好。
关键词:列车运行图;编制算法;粒子群优化算法;鲁棒性;虚拟车;缓冲时间槽
中图分类号:U292.41 文献标识码:A doi:10.3969/j.issn.1001—4632.2013.03.19
作为铁路行车调度的基础,列车运行图的编制 演进 。
和优化是在多约束条件下追求多 目标的综合最优, 一 c + 1rl(zpin— z )+
是一个 NP完全问题r】]。既有的针对该问题的研究 r2( 一z ) (1)
采用的理论方法主要有粒子群优化算法r2](Parti— ===西 + (2)
cleSwarm Optimization,PSO)、粗糙集理论_3]、 式中: 为粒子 i在第 d次迭代中的飞行速度,
人工智能 、遗传算法 、Job—Shop[ 和 Work— z为坐标位置; 和z 分别为 和z 的第 维
Flowl8等方法。其中PSO是一种基于种群行为模 分量 ; 嘶为到 目前为止粒子 i发现的最优位置的
式的随机优化技术,通过群体中每个成员的自我学 第 维分量 ;z 为到 目前为止整个族群发现的最
习和相互学习来不断改善其有哪些信誉好的足球投注网站模式,以寻找最优 优位置的第 维分量;∞为后一次迭代对前一次继
解,具有计算简单、有哪些信誉好的足球投注网站速度快和无需梯度信息等 承的权重因子; 和 72为历史经验学习因子;,1
优点,较其他几种方法更适用于行车调度的优化 和r为 [O,1]区间的随机因子。
研究。 传统的PSO存在优化步长过于死板、易过早
本文提出一种改进的PSO,将其应用于列车 收敛于局部最优点上等缺陷,进而导致算法出现停
运行图的编制和优化之中,同时引入虚拟车和缓冲 滞、早熟以及收敛效果不佳等问题。为此专家在种
时间槽 2个参数,设计 了一种基于改进 PSO的鲁 群拓扑结构、粒子多样性维护、辅助杂交技术和 自
棒性列车运行图编制方法,用以生成高效、安全的 适应 PSO等 4个方面9【。们对其进行了优化研究。
列车运行图。 本文根据运行图编制的特点,对式 (1)和式 (2)
中参数设置及演化规则进行以下改进。
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