[發(fā)明專利]一種基于黃金分割遺傳算法的地鐵列車節(jié)能優(yōu)化方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810013443.2 | 申請日： | 2018-01-07 |
| 公開（公告）號： | CN108288095A | 公開（公告）日： | 2018-07-17 |
| 發(fā)明（設計）人： | 王普;丁圣;高學金;高慧慧 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京工業(yè)大學 |
| 主分類號： | G06N3/12 | 分類號： | G06N3/12;G06Q10/04;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 北京思海天達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203 | 代理人： | 張慧 |
| 地址： | 100124 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 黃金分割 遺傳算法 列車 種群 地鐵列車 節(jié)能 優(yōu)化 搜尋 黃金分割法 適應度函數(shù) 迭代計算 工況轉(zhuǎn)換 節(jié)能運行 局部優(yōu)化 列車運動 輸出列車 數(shù)據(jù)計算 隨機生成 行駛線路 遺傳操作 初始化 工況點 自適應 求解 染色體 迭代 算法 評判 概率 全局 交換 | ||
本發(fā)明公開一種基于黃金分割遺傳算法的地鐵列車節(jié)能優(yōu)化方法，獲取列車行駛線路和列車的相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)計算列車運動模型，對列車的位置和工況級位進行編碼，初始化主次種群，隨機生成一定規(guī)模的染色體，以適應度函數(shù)值為評判函數(shù)，通過遺傳操作的迭代計算求解出列車最優(yōu)工況點，輸出列車節(jié)能運行曲線。本發(fā)明實現(xiàn)了黃金分割遺傳算法的列車節(jié)能優(yōu)化方法，采用遺傳算法和黃金分割算法對主次種群分別進行全局和局部優(yōu)化，并將二者優(yōu)化后的種群分別挑選M和N個個體進行交換；同時使用黃金分割法以0.382和0.618的概率搜尋交叉和變異的最佳自適應點。采用本發(fā)明可以準確的搜尋列車的最優(yōu)工況轉(zhuǎn)換點，迭代次數(shù)少且不易陷入局部最優(yōu)。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于地鐵列車節(jié)能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于黃金分割遺傳算法的地鐵列車節(jié)能優(yōu)化方法，用于優(yōu)化地鐵列車最優(yōu)工況轉(zhuǎn)換點，達到節(jié)能的根本目的。
背景技術(shù)
隨著城市軌道交通的快速發(fā)展，巨大能源消耗引起了學者的廣泛關(guān)注。列車牽引力的能耗占據(jù)地鐵系統(tǒng)接近一半的總能耗，因此研究如何在保證地鐵準時的情況下降低地鐵的耗能具有重要的實際意義。
目前，在地鐵列車節(jié)能方面的研究主要是先根據(jù)路況信息制定相應的操縱策略，然后采用優(yōu)化算法求解列車的最優(yōu)工況切換點，進而求得最優(yōu)控制序列，實現(xiàn)節(jié)能控制。通常情況下，首先將路段以每一分段內(nèi)的限速和坡度相同為原則劃分成若干份，然后根據(jù)分段內(nèi)不同的坡度和限速信息制定相應的控制策略，最后使用遺傳算法進行列車工況轉(zhuǎn)換點的尋優(yōu)，得出列車最優(yōu)運行曲線。然而，遺傳算法雖然已在地鐵列車節(jié)能優(yōu)化方面得到了廣泛的應用，但有很多問題比如易陷入局部最優(yōu)，迭代次數(shù)多等問題導致在求解列車最優(yōu)控制問題的時候不能得到一個最優(yōu)解。因此，急需一種可以有效的優(yōu)化列車控制問題的方法，降低列車的運行能耗。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所解決的技術(shù)問題在于提供一種基于黃金分割遺傳算法優(yōu)化地鐵列車運行曲線的方法。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：
一種基于黃金分割遺傳算法的地鐵列車節(jié)能優(yōu)化方法，包括以下步驟：
步驟1：獲取列車行駛線路數(shù)據(jù)、列車特性以及列車初始位置和初速度；
步驟2：根據(jù)獲得的列車牽引和制動特性曲線，根據(jù)列車各個工況的運動模型計算列車的速度和運行距離參數(shù)：
步驟3：根據(jù)列車各個階段的計算模型，加載操縱序列，如果滿足條件就輸出S-V曲線，輸出相關(guān)數(shù)據(jù)；若不滿足最優(yōu)解，跳轉(zhuǎn)到步驟6。
步驟4：編碼
根據(jù)步驟2中計算的列車在各個階段的速度、加速度和行車位置以及相關(guān)坡度和限速信息，采用二進制對列車工況點進行編碼組成染色體；
步驟5：初始化種群
在初始化種群中，采用黃金分割算法，根據(jù)實際地鐵列車運行路況的限制條件，對產(chǎn)生的B種群中的染色體，以0.682或0.318的比例等比縮小搜索空間，將次種群B中符合列車限制條件的N個染色個體挑選出來，起到優(yōu)化種群B的效果；采用遺傳算法用以上步驟優(yōu)化主種群A，從中選出M個個體來；主次種群間進行信息進行交換，將M個主種群的個體給次種群B，而次種群B中的N個個體給主種群A；其中，A為基于GA全局尋優(yōu)的主種群，B為基于GR局部尋優(yōu)的次種群；初始化參數(shù)，包括主次種群大小分別為M、N，進化代數(shù)Gen；
步驟6：適應度函數(shù)
經(jīng)過步驟5產(chǎn)生的染色體通過適應度函數(shù)進行評判，如果符合條件進入步驟7進行遺傳操作，否則被淘汰；具體為：將時間和停車距離這兩個約束條件以罰函數(shù)的方式加在目標函數(shù)中進行處理，目標函數(shù)如式(5)所示：
f＝E+α(|T-Ttarket|)+β(|S-Starket|) (5)
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