【摘 要】
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在满足安全原则和各类约束条件下,为实现城市轨道交通列车运行能耗低、行驶时间短和停车精度高三个目标,建立了列车运行控制模型。在Pareto原理基础上,考虑列车运行中的各类
【机 构】
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重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆市公共交通运营大数据工程技术研究中心
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202000703),重庆市研究生教育教学改革重点项目(yjg172004)
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在满足安全原则和各类约束条件下,为实现城市轨道交通列车运行能耗低、行驶时间短和停车精度高三个目标,建立了列车运行控制模型。在Pareto原理基础上,考虑列车运行中的各类工况序列,提出一种协同进化的多目标混沌粒子群算法(CMOCPSO),用于优化列车的自动驾驶速度曲线。此算法框架结构分为上下两层,其中基础群位于下层,以目标引导法实现全局搜索,在尽可能发掘边沿解的条件下让解分布更为均匀;精英群则位于上层,将其加以扰动后实现局部精细搜索。此外,为了改良算法的各项性能指标,进一步引入双外部档案来实现上下层的双向交
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