隔离小生境粒子群算法在地铁列车运行曲线优化中的应用

针对地铁列车运行优化指标过于单一的问题,提出了牵引-巡航-惰行-制动模式运行曲线的计算流程,综合考虑能耗、乘客舒适度、运行时间、停车精度等指标,用Fi(综合优化目标函数)值度量综合运行质量(其值越小表示越接近理想状态),并建立列车运行曲线的优化模型。结合粒子群算法和小生境技术,设计了应用于列车运行曲线优化的隔离小生境粒子群算法(INPSO)。结合实例仿真,利用INPSO优化模型,确定最优惰行末端速度,实现了高质量列车运行曲线的计算。其中INPSO优化后的Fi值实际只是基本粒子群算法优化结果的58.96%,效果显著,证明了INPSO寻优的有效性以及可靠性。