【摘 要】
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在分析各种冗余时间之间作用机理的基础上,以列车旅行时间和列车到发站延误时间最短为优化目标,建立运行图冗余时间优化布局模型。在此基础上引入遗传粒子群优化算法对模型进
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在分析各种冗余时间之间作用机理的基础上,以列车旅行时间和列车到发站延误时间最短为优化目标,建立运行图冗余时间优化布局模型。在此基础上引入遗传粒子群优化算法对模型进行求解,并用MATLAB仿真。以虚拟运行时刻表为背景,通过合理设置列车运行干扰时间和仿真分析方案,对结果进行分析。结果表明：用该模型和算法得到的布局方案相比较于固定比例方案,总延误时间短,列车在区间和车站的晚点次数少;相比较于遗传算法求解该模型的总延误时间短,总冗余时间设置多,但是列车在车站和区间的晚点次数少。
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