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1、-范文最新推荐- MATLAB基于粒子群的列车运行过程优化 摘要：本论文针对轨道交通中列车运行过程模型和节能操纵优化进行了研究。运行过程优化就是从众多的操纵方法中寻求一种“满意”的策略，可以保证列车安全、正点、运行过程舒适的同时，能耗和运行时间达到铁路运营部门和旅客都可以接受的程度，为达到这一目标，国内外铁路科技工作者进行了广泛深入的研究。本文就是以粒子群算法解决多目标列车运行过程优化问题，提出相应的改进优化算法。粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜
2、索能力强等优点，所以设计起来更方便。为客观地描述列车的运行过程，建立了列车运行过程的多目标优化模型，并用粒子群算法求解该模型。针对多目标粒子群优化算法的不足，提出了相应的改进措施。仿真结果表明，提出的优化列车运行过程的改进多目标粒子群优化算法可以在一次运行过程中获得多组列车操纵控制策略，清晰地显示出各性能指标随着控制策略变化的趋势，控制序列转换次数大大降低，每组控制策略都可以在能耗、运行时间和停靠准确性之间获得很好的折衷效果，可以根据列车运行状况选择恰当的策略控制列车，以获得预期的结果。论文中围绕粒子群优化算法的原理、特点、参数设置等方面进行全面综述 。在MATLAB中对列车运行过程进行了优化
3、，通过对优化结果的重现和比较，从而找到最合理的优化值。10530关键词： 列车运行；多目标；优化；粒子群算法Optimization of Train Operation Strategy Based on PSOAbstract: This paper studies train operation models and saving energy operation optimization methods in railway traffic. Train operation process optimization is to find a "satisfactory&quo
4、t; strategy from manipulation method, which can ensure the safety of the train, punctual, comfortable during operation process, in the meanwhile, energy consumption and operating time can reach the acceptable level of the railway operations departments and passengers. To achieve this goal, the domes
5、tic and international rail technology workers carried out extensive and in-depth research. This paper is the particle swarm algorithm to solve multi-objective train operation optimization problem and to propose appropriate improvements optimization algorithm. Particle swarm optimization is an emergi
6、ng global based on swarm intelligence heuristic search algorithm, particle swarm optimization algorithm competition and collaboration between particles to achieve in complex search space to find the global optimum. It has the advantages of easy to understand, easy to implement, strong global search
7、ability, so the design of it is more convenient. To reveal the essence of multiple objectives of train operation, a multi-objective model for train operation was established and solved by using the multi-objective optimization method. Improvement and keeping persity strategies were introduced to ove
8、rcome the deficiencies of the existing MOPSO (multi-objective particle swarm optimization) algorithms. Simulation results show that the improved MOPSO algorithm can generate more than one train control strategy during a time running simultaneously, display changes in performance indices with the con
9、trol strategies and decrease the shifting number of control serials sharply. Furthermore, fine tradeoff among energy cost, running time and stopping at adequate point can be obtained. As a result, the strategy suited to the train running can be selected to get an anticipated result. This paper gives
10、 a comprehensive description of the particle swam optimization principles, characteristics and parameters settings. The train operation process is optimized in MATLAB, and then to find the most reasonable optimization value by comparing and reproducing optimization results. MATLAB基于粒子群的列车运行过程优化: Key
11、 Words: train operation; multi-objective; optimization; particle swarm optimization目录1绪论11.1课题的目的和意义11.2国内外研究现状与水平21.2.1国外研究现状和水平21.2.2国内研究现状和水平21.3发展趋势32列车运行过程42.1列车运行过程模型42.2列车运行过程计算的基本原理62.3列车能耗、正点率及停车准确性72.3.1列车运行能耗72.3.2列车运行正点率82.3.3列车运行停靠准确性82.4多目标优化模型93智能化算法113.1模糊神经网络113.2遗传算法123.3粒子群算法133.3
12、.1粒子群算法简介133.3.2粒子群算法流程143.3.3PSO与其他算法的比较154粒子群算法优化列车运行过程174.1列车运行过程建模174.2列车参数204.3列车运行初始化设置及距离限定205算例仿真及结果分析22 列车运行控制系统（CTCS）是为了保证列车行车安全，并以分级形式满足不同线路运输需求列车运行系统，是轨道交通系统的大脑和中枢系统，也是列车运行安全的保障系统。列车在运行图给定时间内运行时，存在多种控制策略，司乘人员可以根据列车当前运行速度、时间、距停车站距离，选择任意的操纵方式对列车进行控制，前提条件是保证列车安全不超速、正点、准确停靠在站台相应位置情况下，减少能耗. 控
13、制策略的优劣使得列车能耗出现巨大的差异。由此可见，列车运行过程需要一种高效的操纵方法（即控制策略）。因此，有必要对列车运行过程进行优化，从而得到一组最佳的控制策略，以此对列车进行操纵，在保证列车运行安全、正点、舒适、停靠准确的同时，使得能耗最小，以提高铁路运输的效益。通过分析列车运行控制系统的原理及列车运行过程优化问题，建立列车运行控制系统的模型和算法，可以获得控制列车的最优策略，形成一组指导机车乘务员操纵列车的方法，也可以在无人驾驶状态下通过ATO设备输出控制命令，直接操纵列车，根据列车当前运行状况（晚点、正点或早点运行），选择一组恰当的控制策略，使其满足安全、正点、停靠准确和节能的要求，同
14、时具有极大的现实经济意义。努力减少能源消耗不仅是国民经济发展的需要，同时也是新的历史时期铁路自身发展壮大需要。1.2国内外研究现状与水平1.2.1国外研究现状和水平1.2.2国内研究现状和水平1.3发展趋势2列车运行过程2.1列车运行过程模型图2.1所示为列车运行示意图，列车运行过程是根据列车运行图指定的运行时间从一站驶往另一站，期间必须遵守各种限速要求，包括：机车车辆限速、线路速度、道岔速度、信号限速、调度命令发布的临时限速等，最后将列车停靠在预定的位置，图2.2所示为运行过程速度—距离曲线。 列车在运行图给定时间内存在多种操纵策略，乘务员可以根据列车当前运行速度、时间、距停车位
15、置距离，选择任意的操纵方式对列车进行控制。操纵策略的不同使得同一运行区段列车能耗出现较大的差异。因此，以列车能耗、运行时间和停靠准确性为优化目标，速度限制条件和运动方程为约束，建立列车运行的多目标优化模型，采用适当的方法求解该模型，使得列车安全运行，能耗、运行时间和停靠准确性各项指标间达到很好的“均衡”效果，具有极大的现实经济意义。本文可参考式（2.1）、（2.2）所示的列车质点运动方程3：满足 ， ， ， ，式中 为独立变量，代表列车在线路上位置， 为线路全长， 和 为状态变量， 表示运行时间， 为指定的全程运行时间， 为列车运行速度 为 处允许的最高运行速度， 。 为控制输入，取值为离散序列时， ，“-1”为制动状态，“0”为惰行，“1”为牵引；当 连续变化时， ， 为列车制动时输入控制最大值， 列车牵引时最大值， 为牵引力，有机车（列车）牵引特性曲线决定，与输入控制 和运行速度 有关， 为列车阻力，包括基本阻力和附加阻力，由
