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铁路智能运输系统(RITS )规模大、结构复杂、要素繁多,系统设计难度大.这类系统设计和建设的关键在于采用合理的模型描述系统的结构、数据及相互联系,使得复杂的信息关联简单易懂,便于整个铁路智能运输系统的设计.为降低系统设计复杂程度,本文提出了一种基于模糊聚类的RITS逻辑结构分解方法,通过建立模糊关联强度矩阵描述过程间的关联程度,在此基础上采用模糊聚类将RITS逻择结构分解为若干相对独立的功能单元,使系统分解过程更为精细和严谨,为系统物理实现及相关研究提供了基础. 相似文献
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基于多目标遗传算法的RITS物理结构优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
铁路智能运输系统(RITS)是涉及多学科、多专业领域,集底层控制、实时调度、运营管理于一体的多功能、多任务的复杂大型信息系统,系统结构优化设计方法研究对铁路信息化建设和现有信息化资源的整合具有重要意义。本文提出了RITS物理结构优化设计问题模型,即在一定资源条件约束下,综合考虑技术、经济等方面因素,实现功能单元在物理实体上的优化配置,并提出了基于多目标优化的解决思路。RITS结构优化设计待优化函数具有高维、多峰、非线性等特点,求解难度大。本文重点研究了一类基于Pareto机制的具有快速全局收敛能力的多目标遗传算法,并以紧急救援系统为例进行结构优化设计,验证了算法的有效性。 相似文献
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