典型文献
基于粒子群算法的车站列车进路搜索方法研究
文献摘要：
现有进路搜索算法普遍采用遍历搜索,从提高搜索效率出发,引入智能优化型的粒子群算法在解空间内追随最优粒子进行搜索.针对粒子群算法在进路搜索中的应用,对粒子含义与粒子位置迭代部分重新定义.从搜索的安全性与高效性等方面考虑,采用迭代次数控制与精度控制相结合的方式结束搜索.进行实验仿真,测试算法可行性与核心参数最优取值,实验结果表明:惯性参数为0.3,历史最优参数为0.3,全局最优参数为0.4,具有最高搜索效率,搜索算法按照搜索精度要求用时0.5 s左右,安全、高效地完成了列车进路搜索,为智能优化算法在铁路车站列车进路搜索的应用提供一定的参考价值.
文献关键词：
进路搜索;粒子群算法;参数最优取值;站场型数据结构
中图分类号：
作者姓名：
方文雄;侯宇婷;蔡煊
作者机构：
成都工业学院汽车与交通学院,成都 611730
文献出处：
引用格式：
[1]方文雄;侯宇婷;蔡煊-.基于粒子群算法的车站列车进路搜索方法研究)[J].铁路通信信号工程技术,2022(12):6-11
A类：
进路搜索,站场型数据结构
B类：
粒子群算法,列车进路,搜索方法,搜索算法,遍历搜索,搜索效率,解空间,追随,最优粒子,重新定义,迭代次数,数控,精度控制,实验仿真,试算法,核心参数,参数最优取值,惯性参数,最优参数,全局最优,精度要求,智能优化算法,铁路车站
AB值：
0.286311
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