基于参数自适应蚁群算法的高速列车行车调度优化

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随着我国高铁建设成网,列车运行环境更加复杂多变,对日常行车调度的精细化提出了更高要求.对此,重点研究在大风、雨、雪等恶劣天气及设备设施故障等突发事件下造成列车运行晚点时,在不改变列车运行路径的前提下,如何通过调整高速列车行车顺序和到发时间,智能高效地恢复列车按图运行.将含有到发间隔、越行等多约束的列车运行时间调整问题建模成三维空间上的最佳路径搜索问题,提出一种改进蚁群算法来实现高速列车行车调度优化,并提出一个面向高铁调度的信息启发式因子和期望启发式因子的权重组合以及挥发因子的动态调整方法,用以提高收敛速度和维持解质量.仿真结果表明,所提出的“时间=空间”转换模型和权重自适应调整方法能有效提高蚁群搜索求解高铁调度问题的性能,实现高速列车行车调度优化.
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