基于小生境粒子群算法的ATO运行过程优化研究

• 作者: 卢稳 宋丽梅 朱爱红
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 列车自动驾驶 运行过程 多目标优化 小生境 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 机车车辆与设备
• 页码范围: 1998-2004
• 页数: 7页
• 分类号: U268.6
• 字数: 4764字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱爱红	兰州交通大学自动化与电气工程学院	11	53	4.0	7.0
2	卢稳	兰州交通大学自动化与电气工程学院	3	14	3.0	3.0
3	宋丽梅	兰州交通大学自动化与电气工程学院	4	12	2.0	3.0