基于多目標(biāo)優(yōu)化的列車節(jié)能操縱策略研究.pdf

1、為降低城軌中列車的站間運(yùn)行能耗，保證列車運(yùn)行時(shí)間的精準(zhǔn)性以及確保乘客乘坐的舒適性，本文對(duì)列車的站間節(jié)能操縱策略進(jìn)行了研究。本文的主要工作在于:
　　(1)對(duì)列車的運(yùn)行過(guò)程進(jìn)行受力分析后建立了列車運(yùn)行單質(zhì)點(diǎn)模型;隨后在已有研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)Pareto尋優(yōu)的特點(diǎn)改進(jìn)了多目標(biāo)優(yōu)化中各分量的衡量指標(biāo)并對(duì)各指標(biāo)模型的性能進(jìn)行了分析，建立了以列車運(yùn)行能耗、運(yùn)行時(shí)間、乘客舒適度多個(gè)目標(biāo)下的列車運(yùn)行節(jié)能多目標(biāo)優(yōu)化模型。
　　(2)針對(duì)多目

2、標(biāo)遺傳算法在列車節(jié)能操縱策略上的應(yīng)用對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn):首先借鑒多種群遺傳算法的思路產(chǎn)生初始種群，保證了種群的多樣性，避免算法進(jìn)入早熟收斂;然后采用了坡度等效策略用以計(jì)算列車所處坡度;關(guān)于算法中變量的離散化方式，采用了考慮線路特征的非等分分區(qū)離散化方式;對(duì)于遺傳操作中個(gè)體的進(jìn)化選擇，首先使用快速非支配排序進(jìn)行分層，保證得到的Pareto解集能夠逼近全局Pareto最優(yōu)前沿，然后計(jì)算同層間個(gè)體的擁擠距離，使得Pareto解集能夠均勻地分布在

3、全局最優(yōu)前沿上，最后采用精英保留策略產(chǎn)生新的種群，提升了算法的全局收斂性能。
　　(3)利用MATLAB編程建立了列車節(jié)能操縱策略的仿真系統(tǒng)，以北京地鐵亦莊線實(shí)際線路數(shù)據(jù)和車輛參數(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)改進(jìn)的多目標(biāo)遺傳算法的性能進(jìn)行了仿真分析，從節(jié)能效果和采用多目標(biāo)優(yōu)化解決列車晚點(diǎn)問(wèn)題兩個(gè)角度驗(yàn)證了算法的有效性:對(duì)采用改進(jìn)的算法操作和不采用改進(jìn)的算法操作進(jìn)行了對(duì)比仿真，驗(yàn)證了改進(jìn)操作的有效性;采用權(quán)重系數(shù)法和改進(jìn)的多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行仿真，并將