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基于遗传算法的追踪列车节能优化 被引量:21
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作者 卢启衡 冯晓云 王青元 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期265-270,共6页
为了研究追踪列车的节能优化操纵策略,提出了四显示固定闭塞系统下的列车静态速度约束条件和追踪列车动态速度约束条件.在此基础上,建立了以列车操纵手柄级位和工况转换点为控制变量的追踪列车节能优化模型.采用染色体长度可变多目标遗... 为了研究追踪列车的节能优化操纵策略,提出了四显示固定闭塞系统下的列车静态速度约束条件和追踪列车动态速度约束条件.在此基础上,建立了以列车操纵手柄级位和工况转换点为控制变量的追踪列车节能优化模型.采用染色体长度可变多目标遗传算法,结合外部惩罚函数对该模型进行了求解,并利用遗传算法中的染色体变长算子对列车操纵手柄变换策略进行了优化.在四显示固定闭塞平台上的仿真结果表明,该方法可在安全、准点的前提下,使追踪列车的能耗下降4.3%,运行时间误差减小1.7%. 展开更多
关键词 列车节能优化控制 追踪列车 动态速度约束 列车操纵手柄变换策略优化 染色体长度可变多目标遗传算法
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列车节能运行决策问题的模拟优化研究 被引量:1
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作者 程帅 李守义 +2 位作者 明波 余蓉 司政 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第12期214-221,共8页
轨道交通运输耗能巨大,研究列车节能操作运行具有重要的理论意义和实用价值。从节能角度出发,分析列车运行过程中的能量转换机制,建立单列车耗能最低优化模型、多列车节能优化模型及列车延误多目标优化控制模型,针对模型本身及其约束条... 轨道交通运输耗能巨大,研究列车节能操作运行具有重要的理论意义和实用价值。从节能角度出发,分析列车运行过程中的能量转换机制,建立单列车耗能最低优化模型、多列车节能优化模型及列车延误多目标优化控制模型,针对模型本身及其约束条件的复杂性,提出基于改进布谷鸟优化算法与动态搜索方法的"模拟优化"求解方法,对列车节能运行决策问题进行求解,并通过与其他同类算法的比较,阐述了所提方法的优越性。得到列车在不同运行工况下的最优节能运行控制策略,确定各情况下列车运行的最优速度距离曲线,结果符合实际情况。改进算法的搜索效率更高,研究思路与模型对于列车节能操作运行具有一定的借鉴意义,所提出的针对复杂优化模型的求解方法合理有效,适用性强,有一定的参考价值。 展开更多
关键词 列车节能优化 模拟优化 改进布谷鸟优化算法 动态搜索 多目标优化
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基于改进PSO-SA算法的城轨列车ATO节能优化研究 被引量:1
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作者 苏明健 肖宝弟 岳丽丽 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第10期64-67,76,共5页
针对城轨列车自动驾驶(ATO)系统在控制列车实现自动运行的过程中,需同时满足列车运行准点性、精确停车、舒适性及节能性等多性能指标的要求,提出将改进粒子群优化(PSO)算法和模拟退火(SA)算法相结合的速度曲线优化方法。首先,建立城轨... 针对城轨列车自动驾驶(ATO)系统在控制列车实现自动运行的过程中,需同时满足列车运行准点性、精确停车、舒适性及节能性等多性能指标的要求,提出将改进粒子群优化(PSO)算法和模拟退火(SA)算法相结合的速度曲线优化方法。首先,建立城轨列车运行控制模型和多目标优化模型,并对城轨列车运行工况策略进行分析;然后,将PSO的种群信息共享特点和SA以一定概率接受劣质解的特点进行有效结合,使PSO算法避免陷入局部最优解,提高全局寻优的概率。同时,对PSO中的惯性权重系数和学习因子等参数进行全局自适应性改进,进一步搜寻全局最优解;最后,选取明珠线1000 m线路条件,综合考虑线路限速和坡度等因素,通过实例仿真实验对比多种智能算法,验证了所提算法在满足多种指标的前提下,将能耗减低了7.7%,同时寻求最优的工况控制序列指导列车运行,验证了算法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 列车节能优化 城市轨道交通 粒子群优化算法 速度距离曲线
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基于蚁群算法的列车节能驾驶策略优化算法研究 被引量:8
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作者 褚心童 张亚东 +3 位作者 郭进 高豪 李耀 刘芯宏 《铁道标准设计》 北大核心 2021年第2期159-164,共6页
针对城市轨道交通运输中列车牵引耗能大的问题,将优化列车推荐速度曲线和改进ATO驾驶策略相结合,提出一种基于蚁群算法的列车节能驾驶策略优化算法。首先建立列车推荐速度曲线优化模型,其次结合司机驾驶经验提出基于蚁群算法的列车推荐... 针对城市轨道交通运输中列车牵引耗能大的问题,将优化列车推荐速度曲线和改进ATO驾驶策略相结合,提出一种基于蚁群算法的列车节能驾驶策略优化算法。首先建立列车推荐速度曲线优化模型,其次结合司机驾驶经验提出基于蚁群算法的列车推荐速度曲线优化计算方法,然后设计节能巡航驾驶策略对ATO原有驾驶策略进行改进。最后以北京地铁亦庄线实际数据对算法进行仿真验证。仿真结果表明,使用该算法控制行车时,在满足区间运行时间约束条件下,站间能耗可降低22.92%,计算时间为1.3s。该算法收敛速度快,节能效果明显,对降低列车牵引能耗具有一定现实意义。 展开更多
关键词 城市轨道交通运输 列车节能驾驶优化 蚁群算法 推荐速度曲线 ATO驾驶策略 节能巡航
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