多种群分层联合优化的城轨列车ATO研究

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。     

城市轨道交通列车运行调整的粒子群算法研究

依据列车行车组织的特点,对列车运行调整策略进行研究,建立了列车运行调整模型.模型中涉及的约束条件较多,对实时性和延迟传播有着严格的限制,从而使问题的求解成为难题.在模型的求解过程中,粒子群算法有计算速度快、收敛性强的特点,满足模型实时性的要求.因此在列车运行调整中采用了粒子群算法,实现了列车运行调整的高效求解.     

铁路列车运行调整模型及三群协同粒子群算法的研究

列车运行调整问题是一类NP完全问题。根据列车运行调整的原则和基本方法,设计了双线铁路区段列车运行调整的数学模型,并利用三群协同粒子群算法进行求解,提高了模型求解的时效性,可为铁路行车调度调整起到很好的辅助决策作用。     

列车运行调整微粒群算法研究

列车运行调整问题是铁路行车调度指挥工作的重要内容,决定着区段内行车秩序的优劣。这一问题的计算机自动求解算法是我国铁路信息化建设的一个核心技术和难点问题。本文依据我国铁路行车组织体制的特点,建立了相应的模型。在模型的求解过程中,先运用大系统理论将列车进行分层分级,从而将待解的原始问题分解成若干个子问题,在对分解后的问题进行求解时,设计了微粒群算法,运用该算法可快速得到各子问题的近似最优解。然后,应用系统原理对问题进行还原,即可快速得到一个满意度高、可用性强的列车运行调整方案。最后,采用现场数据,应用该算法对列车运行调整问题进行求解,并与遗传算法进行比较,结果表明微粒群算法解决列车运行调整问题高效、实用。     

PSO-ICS算法优化的城轨列车自动驾驶系统

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。     

基于小生境粒子群算法的ATO运行过程优化研究

针对自动驾驶(ATO)列车的低能耗、高准时和高舒适度问题,以列车运行过程中的安全性及其列车动力学模型为约束条件,建立列车运行过程的多目标优化模型,提出粒子群算法与小生境技术相结合的求解算法。该求解算法首先计算随机生成的粒子间欧式距离的平均值,确定小生境半径,划分小生境种群;采用共享机制对更新后的小生境群体进行调节,提高粒子的适应度值;最后通过迭代求出最优解。通过对选取线路的仿真模拟,验证该算法在降低ATO列车的运行能耗、提高列车运行过程的准时性与舒适性方面的有效性。     

基于改进的粒子群算法的地铁时刻表调整方法研究及实现

为应对突发状况下地铁列车的晚点问题,尽快消除与既定时刻表的偏移时间,采用Visual Studio 2012和SQL Server 12.0数据库搭建时刻表系统,同时建立列车运行动态调整模型,选择改进的粒子群优化算法对模型进行求解,得出消除偏离时间的最优解,完成列车的动态调整仿真。仿真结果表明,该方法通过自动调整多辆列车的站间运行时间和停站时间,能有效地消除晚点时间,恢复列车正常运行。     

隔离小生境粒子群算法在地铁列车运行曲线优化中的应用

针对地铁列车运行优化指标过于单一的问题,提出了牵引-巡航-惰行-制动模式运行曲线的计算流程,综合考虑能耗、乘客舒适度、运行时间、停车精度等指标,用Fi(综合优化目标函数)值度量综合运行质量(其值越小表示越接近理想状态),并建立列车运行曲线的优化模型。结合粒子群算法和小生境技术,设计了应用于列车运行曲线优化的隔离小生境粒子群算法(INPSO)。结合实例仿真,利用INPSO优化模型,确定最优惰行末端速度,实现了高质量列车运行曲线的计算。其中INPSO优化后的Fi值实际只是基本粒子群算法优化结果的58.96%,效果显著,证明了INPSO寻优的有效性以及可靠性。     

城轨三维电子沙盘中列车运行仿真的研究

本文以地铁运行线路为基础设计城轨三维电子沙盘模型,同时利用OSG(OpenSceneGraph)技术驱动电子沙盘中地铁的运行.从场景模型的生成、沙盘中动态场景的控制、列车在三维空间的定位算法等方面研究虚拟仿真技术在城轨列车运行系统中的运用,可以为列车运行系统的设计提供参考和验证.     

应对通过能力下降的地铁列车运行协同调整优化方法

在地铁网络化运营条件下，突发事件影响列车运行并导致线网内乘客的出行时间显著增加。为应对单个线路区间通过能力下降的问题，采用小交路折返、暂停运行和上线运行3种策略调整故障线路时刻表，并利用缓冲时间协同调整与故障线路直接相连的其他线路。考虑列车运行安全、配线占用、车底接续等约束，构建以最小化乘客出行时间为目标的列车运行协同调整优化模型；根据策略选择方案和调整后的时刻表构建时空网络，更新乘客的路径选择；结合量子粒子群算法、时刻表推算算法和改进的Floyd算法求解模型。以某市地铁部分线网为例，结果表明：列车运行协同调整明显减少故障发生后乘客的出行时间，提高线网换乘效率，缓解故障线路换乘站的客流压力；故障发生在靠近线路中部的区间时，线网有较强的抗风险能力。     

蚁群算法在城轨列车运行调整中的应用

当城市轨道交通列车在行车过程中由于设备故障、乘客拥挤等情况发生晚点时，需要对列车时刻表进行调整，使之尽快恢复正点运行。本文以调整区段内总晚点时间最小为目标函数，提出了基于蚁群优化算法的列车调整模型，在Visual C++ 6.0编程环境下，以深圳地铁6号线为例，对模型的实用性进行了验证。     

遗传算法在城轨运行图优化中的应用

随着城市轨道交通的迅猛发展,如何在现有基础设施的情况下最大限度地提高运输效率、提升运输能力是城市轨道交通运营中一个迫切需要解决的问题。本文旨在通过建立运行图优化模型,利用遗传算法对其进行优化的方式来优化运行图运营组织过程,从而达到提高运输效率、提升运输能力的目的。     

临时信号系统在津滨城轨交通中的应用

详细地介绍了津滨轻轨临时信号系统的方案确定、设备组成、技术条件、联锁关系及特殊电路，提供了一种以很少的工程投资满足城市轨道交通正式信号系统开通较晚而运营较早的解决方案。     

基于主动表观模型及PERCLOS的疲劳检测研究

针对城市轨道交通电客车司机长时间驾驶产生的疲劳问题，目前主要是通过规章制度及警惕按钮来解决，这样既增加司机的劳动强度，也对司机疲劳驾驶检测效果有限。文章针对电客车司机现场工作环境，提出了一种主动在线实时检测方法，该方法通过视频序列分析人脸信息，采用主动表观模型完成对人眼的识别及定位，采用PERCLOS算法完成对司机疲劳检测。实验证明，该模型和算法能够很好地完成对司机的疲劳检测。     

基于拓扑图论策略的城市轨道交通信号设备布置方法研究

在城市轨道交通中,合理的应用信号设备是保证列车安全运行的重要工作环节.本文综合分析和研究了影响城市轨道交通信号设备应用的因素,并结合图论和拓扑学的相关策略建立信息数据模型,实现了信号设备信息数据结构组织、主要信号设备自动布置和进蹈-Excel表生成.仿真表明,论文采用的方法能有效的实现信号设备布置,并减少差错,模型在减轻信号项目实施工作强度方面具有一定的实际应用价值.     

基于再生能量利用的城市轨道交通节能时刻表的研究

再生能量在城市轨道交通系统中同一供电区间内相邻列车之间的可传递性已经在实践中被证实,为了提高再生能量利用率,针对城市轨道交通列车“行车密度高、站间距离短、日周期性强”的特点,本文提出了一种时刻表的优化方法.首先,分析再生能量在相邻列车间的传递过程,构建时刻表优化模型,通过调整列车在车站的停站时间使得制动列车产生的再生能量能够更多的供给牵引列车使用,从而提高再生能量的利用率.其次,设计遗传算法求解时刻表优化模型,得到优化的时刻表.最后,基于北京地铁亦庄线的线路数据做算例分析,结果表明该方法使得再生能量的利用量提高了48％.     

城市轨道交通乘务派班管理系统设计与实现

为了实现城市轨道交通乘务派班的信息化管理和大量派班数据的实时共享，提高城市轨道交通运营管理的工作效率，通过对乘务派班管理的现场调研，研发了基于C/S结构的乘务派班管理系统。介绍了系统的结构、业务流程、功能以及主要功能模块的实现方法和关键技术。     

城市轨道交通TETRA专用无线通信系统设计

结合城市轨道交通的通信需求,本文分析了基于IP的TETRA专用通信系统的可行性及其优势,并在此基础上提出了一种设计方案.该方案给出了通信系统的系统结构及相关软件的系统设计,对城市轨道交通的安全高效运营具有很大的帮助.     

混沌微粒群算法在离散型生产调度中的应用

本文基于离散型生产调度问题的定义、约束条件,建立了相应的数学模型,针对微粒群算法后期容易陷入局部最优解且收敛速度慢的特点,提出了混沌的微粒群算法.详细介绍了混沌微粒群算法在离散型生产调度的优化流程,并将该算法用于实际项目,进行优化求解,与基本的微粒群算法对比得出更好的结果,验证了混沌微粒群算法的优越性.     

城市轨道交通辅助设计系统的设计与实现

根据城市轨道交通发展的需要，城市轨道交通辅助设计系统的研发对城市轨道交通规划和运营组织工作具有重要意义。系统采用Visual C++6.0进行开发。通过对系统的功能需求、总体设计、编程实现进行说明，并以客流出行距离比例的统计分析为例进行测试，验证了系统的可行性。