[發明專利]一種基于并聯式免疫粒子群算法的列車運行優化方法

在審

• 申請號: 201810982142.0
• 申請日: 2018-08-27
• 公開（公告）號: CN108985662A
• 公開（公告）日: 2018-12-11
• 發明（設計）人: 李海玉;謝俏;邊偉眾;劉蘭;高偉;凌光清;吳兆斌;張勛;謝竹偉
• 申請（專利權）人: 廣州地鐵集團有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26;G06N3/00
• 代理公司: 廣州新諾專利商標事務所有限公司 44100
• 代理人: 羅毅萍

本發明公開了一種基于并聯式免疫粒子群算法的列車運行優化方法，先通過并聯式粒子群算法對各區間的列車運行線路進行優化得到能耗和時間的對應關系，再保持列車的總計劃運行時間不變，根據能耗和時間的對應關系，使用并聯式粒子群算法對各區間的運行時間進行重新的分配，利用這樣的兩步優化方法，更能有效地利用列車的能耗時間關系合理地分配各區間的運行時間，在不改變列車總計劃運行時間的情況下降低了列車運行能耗，同時在優化的過程中選擇了并聯式免疫粒子群算法，可有效防止陷入局部最優，使本方法優化速度快，達到良好的優化效果。

方法領域

本發明屬于列車運行優化領域，主要涉及一種基于并聯式免疫粒子群算法的列車運行優化方法。

背景方法

城市軌道交通是我國重要的交通運輸方式，由于其作業頻繁、運輸量大的特點，列車耗電量十分巨大，因此對城市軌道交通列車運行節能優化具有重要的意義。現有技術中對列車的節能優化問題已經有了一定的研究。Chang首次在ATO模式下運用遺傳算法對惰行控制策略進行優化。首先建立節能、準時、安全、舒適的多目標模型，然后確定列車區間運行的工況轉折點，再利用遺傳算法進行多目標優化。結果表明，遺傳算法具有很好的搜索能力，能夠找到多目標最優解。Vanderbei等以列車操縱檔位和惰行點為優化變量，以列車運行能耗和旅行時間準確性為優化目標建立列車節能優化模型，并結合超時懲罰因子，利用多維并行遺傳算法對模型進行優化。Huang等綜合考慮了基于移動閉塞區間下列車追蹤間隔的變化情況，利用遺傳算法優化了追蹤列車的節能運行問題。Yang開發了一套時刻表優化算法，使制動列車產生的再生制動能耗可以最大程度地被牽引機車利用，以節約總能耗。但上述現有技術對列車運行進行節能優化時，由于算法上的限制，其優化結果難以避免局部收斂的情況。

發明內容

本發明目的在于針對現有方法的缺陷，提供一種基于并聯式免疫粒子群算法的列車運行優化方法，在不改變列車總計劃運行時間的情況下有效地降低了列車的運行能耗，且優化速度快，達到了良好的優化效果。

為解決上述技術問題，本發明通過以下方法方案進行實施：

一種基于并聯式免疫粒子群算法的列車運行優化方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、確定欲優化的列車線路區間的基本參數；所述基本參數包括列車參數、線路參數、運營參數；

S2、建立列車多目標優化模型；所述列車多目標優化模型的目標函數是列車運行的能耗和時間誤差均達到最小，約束條件為列車運行的限制指標和所述基本參數，解是列車的運行策略；所述時間誤差為列車運行的時間和區間計劃運行時間之間的誤差；

S3、設置所述欲優化的列車線路區間的區間計劃運行時間，使用并聯式免疫粒子群算法對所述列車多目標優化模型進行解算，得到多個最優解，對多個最優解進行擬合，得到列車在所述列車線路區間的運行能耗和運行時間之間的對應關系；

S4、對同一欲優化的列車線路上的多個列車線路區間使用所述步驟S1-S3進行優化，得到多個列車線路區間對應的運行能耗和運行時間之間的對應關系；

S5、建立列車運行策略優化模型，所述列車線路優化模型的目標函數為列車運行的總能耗最小，約束條件包括列車在線路區間的運行時間大于列車的最小運行時間，列車在各區間運行的時間之和小于列車的在所述欲優化的列車線路的總計劃運行時間；所述列車的最小運行時間為列車在滿足線路的限制條件的情況下，在列車線路區間運行能達到的最小運行時間；所述列車線路優化模型的解是列車的各區間運行時間分配；

S6、設置列車的所述總計劃運行時間，使用并聯式免疫粒子群算法，結合所述列車的運行能耗和運行時間之間的對應關系；對所述列車運行策略優化模型進行演算，得到各區間的列車運行時間。