典型文献
多目标粒子群算法在地铁速度曲线优化中的应用
文献摘要：
为解决城市轨道交通中单列车运行节能和准点的问题,将列车运行策略改进和运行曲线优化相结合.考虑列车在实际线路中附加阻力的变化,并对列车运行控制策略进行分析.以列车运行时间和能耗作为优化目标,建立列车多目标优化模型.在Pareto原理的基础上,采用一种基于自适应网格的多目标粒子群优化算法(AGA-MOPSO),同时应用线性微分递减法对其惯性权重进行处理,进而对列车的工况转换点进行寻优,并通过模糊隶属度函数对获得的Pareto解集进行筛选.仿真结果显示,AGA-MOPSO与常规粒子群算法(PSO)处理多目标问题相比,AGA-MOPSO的解在多样性、稳定性及优化效果上具有明显优势.同时,对3种不同控制策略比较,发现在实际复杂线路中加入多次惰行工况的控制策略优化效果更好.
文献关键词：
城市轨道交通;多目标优化;运行策略;Pareto;粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
黄江平;钟晓静
作者机构：
华东交通大学电气与自动化工程学院,南昌 330013
文献出处：
引用格式：
[1]黄江平;钟晓静-.多目标粒子群算法在地铁速度曲线优化中的应用)[J].铁道标准设计,2022(09):85-90
A类：
运行策略改进
B类：
多目标粒子群算法,速度曲线,曲线优化,城市轨道交通,单列,准点,附加阻力,列车运行控制,运行控制策略,列车运行时间,优化目标,多目标优化模型,Pareto,自适应网格,多目标粒子群优化算法,AGA,MOPSO,应用线,减法,惯性权重,工况转换,换点,模糊隶属度函数,解集,多目标问题,优化效果,控制策略优化
AB值：
0.302684
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