基于遗传算法的列车自动驾驶过程优化研究

针对列车自动驾驶系统（ATO）控制的目标复杂多样和环境变量不稳定等问题，在对列车的运行过程进行研究的基础上，建立了列车运行过程的多目标优化模型，并用遗传算法对列车的目标曲线进行优化，同时加入精英统治保持模型的高适应度，提高了运算速度，得到列车运行的最优控制策略。仿真结果表明，该系统在兼顾列车运行的准时性、停车精度、能耗及舒适性等多目标的情况下，使列车运行的各项性能指标都有所提高。