基于蝙蝠算法的列车运行自动调整建模与验证

• 作 者: 周磊
• 发表日期: 2014年期
• 关键词: 城市轨道交通 随机干扰 运行调整模型 蝙蝠算法 模型优化

城市轨道交通具有运输量大、运营费用低、高效节能、安全舒适等诸多方面的特点,所以成为缓解城市交通压力的新型运载工具。随着列车运行控制技术的发展,尤其是基于无线通信的CBTC系统的应用,在很大程度上缩短了列车运行追踪间隔,提高了城轨列车的行车密度。但是,城市轨道交通在运行过程中容易受到随机因素的干扰,使得原本运行有序的列车偏离计划运行图。当列车受到随机干扰小幅晚点时,一般能通过后续车站和区间的冗余时间调整尽快恢复按图定运行。前行列车晚点时间过长时,往往会影响到后续列车的有序运行,造成列车群连带晚点。列车运行自动控制系统需要对运行中受干扰的列车进行实时、高效的调整,使得运行中的列车尽快恢复按图定计划运行,达到提高城市轨道交通运营效率的目的。列车运行调整问题是多约束条件下的多目标组合优化问题,在数学和计算机专业领域一直被称为NP难题(Nondeterministic Polynomial Problem)。因此,对城市轨道交通列车的运行调整过程进行深入研究,构建合理的运行调整模型,并在此基础上选用高效精准的求解算法对所建模型进行求解是非常必要的。本论文在参考国内外相关文献的基础上,分析城市轨道交通列车的运行特点,构建列车运行调整数学模型,并采用蝙蝠算法对所建立的运行调整模型进行优化仿真验证。通过对仿真验证结果的分析表明论文所建立的数学模型正确,采用的优化方法适合应用于城市轨道交通列车的运行调整。