基于速度距离网络的列车运行曲线优化

轨道交通的节能研究在环保与经济方面具有重要的意义.以最小化单列车运行过程中产生的能耗为目标,基于列车的非线性动力学模型构建离散的速度距离网络,将列车运行曲线优化问题转化为一个整数规划问题,采用拉格朗日松弛和最短路径算法优化列车运行曲线.在此基础上,提出在粗粒度网络最优解的小邻域内重构细粒度的速度距离网络的方法,可有效提高运算速度.基于北京地铁亦庄线的线路和车辆数据,设计仿真案例对上述算法进行评估,并与遗传算法、基于CPLEX的整数规划算法和混合整数规划算法的求解效果进行对比.结果表明:提出的基于速度距离网络的求解算法可生成能耗更优且误差较小的列车速度曲线,并精准满足运行时间与终点速度约束.