【摘 要】
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针对城轨列车控制系统运行模式曲线的设计需求,以精确停车、准点、舒适和节能为速度控制目标,建立城轨列车运行过程的多目标优化模型。采用一种将粒子群优化(PSO)与改进布谷
【机 构】
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重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆市公共交通运营大数据工程技术研究中心
【基金项目】
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基金项目:重庆市基础与前沿研究资助项目(cstc2016jcyjA0365),重庆市研究生教育教学改革重大项目(yjg131001)
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针对城轨列车控制系统运行模式曲线的设计需求,以精确停车、准点、舒适和节能为速度控制目标,建立城轨列车运行过程的多目标优化模型。采用一种将粒子群优化(PSO)与改进布谷鸟搜索(ICS)相结合的混合方式,即PSO-ICS算法。该方法综合PSO算法信息共享的机制及布谷鸟搜索(CS)算法lévy飞行的优势,能在搜索空间产生足够、多样化的解。与此同时,对CS算法的重要参数进行相应改进,即搜索步长和巢主鸟发现外来鸟蛋的概率这2个参数采用自适应的方式,加快了CS算法的收敛性。将该方法与PSO,CS和PSO-CS分别用于列车运行过程的优化,通过仿真实验比较研究,验证了所提出算法性能的优越性。该算法能实现对列车运行曲线的优化,从而产生最优的决策策略以控制列车的运行。
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