【摘 要】
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针对自动驾驶(ATO)列车的低能耗、高准时和高舒适度问题，以列车运行过程中的安全性及其列车动力学模型为约束条件，建立列车运行过程的多目标优化模型，提出粒子群算法与小生境技
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针对自动驾驶(ATO)列车的低能耗、高准时和高舒适度问题，以列车运行过程中的安全性及其列车动力学模型为约束条件，建立列车运行过程的多目标优化模型，提出粒子群算法与小生境技术相结合的求解算法。该求解算法首先计算随机生成的粒子间欧式距离的平均值，确定小生境半径，划分小生境种群；采用共享机制对更新后的小生境群体进行调节，提高粒子的适应度值；最后通过迭代求出最优解。通过对选取线路的仿真模拟，验证该算法在降低ATO列车的运行能耗、提高列车运行过程的准时性与舒适性方面的有效性。
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