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基于改进状态空间进化算法的列车多目标优化

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成果类型:
期刊论文
作者:
杜佳佳;李茂军;齐战
作者机构:
长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙,410114
[齐战; 杜佳佳; 李茂军] 长沙理工大学
语种:
中文
关键词:
改进状态空间进化算法;多目标优化
关键词(英文):
ATO
期刊:
电气传动自动化
ISSN:
1005-7277
年:
2018
卷:
40
期:
4
页码:
16-18,3
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气与信息工程学院
摘要:
列车自动驾驶系统(ATO)是列车自动控制的核心,也是列车安全、平稳、高效运行的重要保障。针对列车自动驾驶系统控制目标的复杂多样及环境变量不稳定等问题,以能耗、准时性、精确停车以及舒适性为指标建立城轨列车运行多目标模型,利用改进状态空间进化算法对其进行优化。通过仿真得到列车运行目标曲线,仿真测试表明与传统进化算法相比不但能够给出最优的速度曲线,而且能够对列车进行更好的控制,其在收敛精度上有了大大的改善。
摘要(英文):
Automatic train driving system (ATO) is the core of automatic train control, and is also an important guarantee for safe, stable and efficient operation of trains. Aiming at the complex and diverse control objectives of the automatic train driving system and the instability of the environmental variables, a multi-objective model of urban rail transit operation is established based on energy consumption, punctuality, accurate parking and comfort. The improved state space evolutionary algorithm is used to optimize the train operation target curve, and the train operation target curve is obtained...

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