高速铁路列车运行调整的模糊随机混合智能优化理论与方法的研究

基本信息
批准号:61074151
项目类别:面上项目
资助金额:34.00
负责人:秦勇
学科分类:
依托单位:北京交通大学
批准年份:2010
结题年份:2013
起止时间:2011-01-01 - 2013-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:史福贵,李学文,王宏洲,苗建瑞,孟学雷,王莉,孙伟,莫文婷,王凤娟
关键词:
启发式方法模糊随机不确定性混合智能优化高速铁路列车运行调整
结项摘要

本项目针对目前我国缺乏与高速铁路网先进运营调度指挥模式相匹配的高速列车运行自动调整优化方法、现有调整优化方法有效性差的现状及问题,通过对我国高速铁路网列车运行组织模式、不确定性因素、约束条件、优化目标、设备运用管理水平的分析,定义我国高速铁路列车运行调整科学问题,建立能反映特定领域现实问题的模糊随机优化模型。并且研究相适应的集成启发式算法的新型混合智能优化算法,提出适合国情的高速铁路列车运行调整方法及策略,解决高速列车运行调整的多不确定性NP难解大规模优化问题,为我国高速铁路网列车运行自动调整作业及决策支持、有效支撑我国先进的高铁运营调度指挥模式奠定理论和方法基础。本项目研究成果预计还可广泛应用于城际铁路、地铁等多种公共交通车辆运行调整问题中。

项目摘要

在本项目执行中,我们完成了以下3部分工作内容:.(1)根据我国高速铁路网列车行车规则、设备运用管理水平、晚点调整策略,分别对高速列车开行方案调整模型目标函数中不确定特征(列车迂回惩罚、列车重联惩罚、列车停运惩罚、运行调整结果反馈)、约束条件中不确定特征(唯一性、区间通过能力、列车迂回、列车重联)和高速列车运行计划调整模型目标函数中不确定特征(列车晚点惩罚、严重晚点的列车数量)、约束条件中不确定特征(列车作业时分、车站接发列车间隔、列车严重晚点约束等)进行了分析,对其变量进行了不确定描述,构建了高速列车运行调整双层非线性模糊随机优化模型。.(2)针对上述高速列车运行调整双层非线性模糊随机优化模型,设计了与其相适应的求解算法,包括基于植物多向生长的混合智能优化算法,两种改进的模糊粒子群优化算法(收敛模糊粒子群优化算法和基于多样性的模糊自适应粒子群优化算法),两种改进的微分进化算法(基于多样性自适应微分进化算法、改进微分进化算法)以及改进的蜂群算法。.(3)以我国高速铁路线路(京沪高铁)为背景,分别在线路区间限速条件下和区间中断条件下进行了高速列车运行调整优化实验验证分析,实验结果验证了所提方法的有效性。另外,在所研究的高速列车运行调整优化模型和算法成果基础上,设计开发了特殊运营条件下高速铁路列车开行方案设计决策支持系统并部署到现场,满足了铁路调度管理部门的高速铁路运营管理需求。.本项目申请相关发明专利1项;发表相关专业学术论文25篇,其中SCI检索论文8篇,EI/ISTP检索论文17篇;培养博士研究生8名、硕士研究生9名;研制开发特殊运营条件下高速铁路列车开行方案设计决策支持系统平台1套;相关内容支撑形成了“铁路应急预案管理理论、方法和技术”,并获得中国铁道学会科技进步二等奖。本项目的研究成果为我国高速铁路网列车运行自动调整作业及决策支持的实现、以及建立中国特色先进的高铁运营调度指挥模式奠定了理论和方法基础。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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