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    一種基于GA—PSO算法的列車運行調(diào)整模型

    2016-08-30 18:47:25潘鑫
    軟件 2016年5期
    關(guān)鍵詞:粒子群算法遺傳算法

    摘要:本文針對列車運行時刻調(diào)整問題進行建模分析。首先,本文對該問題建立數(shù)學(xué)模型,并運用PSO算法對模型進行計算求解。在初步的求解過程中,針對PSO算法的收斂速度較慢等不利因素對其進行優(yōu)化,提出了GA-PSO算法。最后,通過模擬實驗得出GAPSO在調(diào)度過程中能達到較高的準點率。

    關(guān)鍵詞:列車運行調(diào)整;粒子群算法;遺傳算法

    中圖分類號:TP399 文獻標識碼:A DOI:10.3969/j.issn.1003 6970.2016.05.022

    本文著錄格式:潘鑫.一種基于GA-PSO算法的列車運行調(diào)整模型[J].軟件,2016,37(5):89-92

    0.引言

    鐵路運輸是我國綜合交通體系的重要組成部分,合理的組織運輸過程具有重要意義,其中要解決的問題有很多。這里我們考慮其中的列車運行調(diào)整問題,假定列車運行計劃已經(jīng)制定,列車運行調(diào)整問題就是指在列車運行過程中,因各種因素和突發(fā)事件的影響,使得列車運行的實際狀態(tài)偏離預(yù)定值,需要通過對列車運行計劃進行調(diào)整,盡快恢復(fù)列車的有序運行狀態(tài)。

    列車運行調(diào)整問題的實質(zhì)是處理列車與車站、列車與區(qū)間及列車之間的關(guān)系,規(guī)定列車占用區(qū)間和站線的合理時機,從而達到提高列車正點率、提高列車運行速度等綜合目標。列車運行調(diào)整涉及因素眾多,它不僅與采用的行車組織方式有關(guān),還關(guān)系到列車密度、速度、線路通過能力等因素,同時還是連續(xù)的實時性很強的問題,調(diào)整計劃的編制必須在限定的時間內(nèi)完成并且要進行持續(xù)的滾動優(yōu)化。

    1.當(dāng)前研究現(xiàn)狀

    一直以來,國內(nèi)外一些專家學(xué)者對列車運行調(diào)整問題進行了深入研究,所采用的方法包括人工智能方法、最優(yōu)化方法、智能計算方法和離散事件動態(tài)系統(tǒng)方法等,取得了一定的成果。

    然而,列車運行調(diào)整問題約束條件復(fù)雜、解空間龐大,在實際使用場景中對列車運行調(diào)整算法求解精度、速度要求較高,并且要求列車運行調(diào)整模型能夠具備實時滾動,持續(xù)優(yōu)化的特點,因此,在以往研究的基礎(chǔ)上,我們需要引入新的方法來進一步完善。粒子群優(yōu)化(PSO)算法是一類隨機全局優(yōu)化的技術(shù),它通過粒子間的相互作用發(fā)現(xiàn)復(fù)雜搜索空間中的最優(yōu)區(qū)域,具有收斂速度快的特點。為此,本文嘗試將粒子群優(yōu)化應(yīng)用到列車運行調(diào)整問題的模型求解中。

    2.模型建立及求解

    2.1模型假設(shè)

    1)列車的運行線路固定,即不能中途更改運行線路,故不可能出現(xiàn)同一線路上的超車現(xiàn)象。

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