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题名多种群分层联合优化的城轨列车ATO研究
被引量：12
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作者
徐凯
吴磊
赵梅
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机构
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
西华大学电气与电子信息学院
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期90-96,共7页
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基金
重庆市基础与前沿研究项目(cstc2016jcyjA0365)
重庆市研究生教育教学改革重大项目(yjg131001)
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文摘
针对城轨列车控制系统运行模式曲线的设计需求,在满足安全、精确停车及各种约束条件下,以运行时间和能耗为目标,建立列车运行的多目标优化模型。将粒子群优化PSO算法与布谷鸟搜索CS相结合,即多种群分层PSO-CS联合优化算法。在底层,该方法将整个种群分成若干个小种群,小种群使用PSO算法寻优,再将寻优得到的精英粒子送往高层使用CS算法深度优化,高层优化后的粒子再返回到底层各自的小种群中去。将该方法与多目标粒子群MOPSO分别用于列车运行过程的优化,仿真实验表明,所提出算法得到的Pareto前沿解的收敛性和多样性更好。将该算法用于城轨列车运行曲线的优化设计中,不仅能够获得更优的列车运行控制策略,还能为设计者提供更多选择方案。
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关键词
城市交通
多目标
多种群分层
城轨列车
自动驾驶
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Keywords
urban traffic
multi objective
multi swarm hierarchical structure
urban rail transit train
automatic train operation
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分类号
U284.48
[交通运输工程—交通信息工程及控制]
U292
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名分层多种群的自适应粒子群算法
被引量：1
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作者
赵乃刚
赵佳鑫
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机构
山西大同大学数学与计算机科学学院
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出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2017年第4期108-111,共4页
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基金
国家自然科学基金(61272095)
国家自然科学基金青年基金(41401521)
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文摘
为了改善粒子群算法的性能,提出一种分层多种群的自适应粒子群算法.为了提高全局搜索和局部搜索的能力,选用了自适应更新的惯性权重和学习因子.为了防止种群多样性的丧失且加快算法的收敛速度,采用了一种分层多种群协同进化策略.最后,将新算法与其他4个算法在23个测试函数上进行了测试,结果表明,新算法能够动态地平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,保持种群的多样性,收敛精度高.
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关键词
粒子群算法
自适应
分层多种群策略
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Keywords
particle swarm algorithm
self-adaptability
stratified multi-population strategy
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于动态负荷特性指标化的集中式低压减载方案
被引量：9
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作者
邓继宇
刘俊勇
袁明友
张国松
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机构
四川省智能电网重点实验室
四川大学电气信息学院
南充电业局
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出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2011年第8期72-76,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50977059)~~
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文摘
针对考虑负荷模型的最优减载问题,在戴维南等值电路的基础上指出传统依据静态负荷指标考虑低压减载问题可能导致分析不准确的原因。推导了基于本地量测信息的动态电压稳定裕度指标,该指标考虑节点负荷特性,能够通过本地量测量信息实时得出,不用进行复杂的节点戴维南等值,在电压变化的关键区域能够近似线性地反映出该点的负荷裕度,从而降低优化问题的维数。依据该指标建立了集中式最优减载的数学模型,将多种群分层粒子群算法与该模型结合推导出求解流程。IEEE39节点系统上的仿真结果表明所提方法在解决考虑动态负荷模型的低压减载问题上表现出了良好的适应性。
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关键词
电压控制
稳定
减载
负荷
电压稳定裕度
集中式
多种群分层粒子群算法
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Keywords
voltage control
stability
electric load shedding
electric load
voltage stability margin
centralized scheme
HSPPSO
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分类号
TM732
[电气工程—电力系统及自动化]
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