自适应遗传算法支持下的既有铁路曲线整正方法

针对拟合与最优化方法在铁路曲线整正问题中难以加入约束条件与计算精确里程的不足,提出一种使用自适应遗传算法求拨距总量最小值的方法。首先利用遗传算法限制性低的特性,在个体的并行计算中加入多种逻辑、比较运算,从而能够顾及各种约束条件,用黄金分割法搜索测点的拨距量和精确里程,最后累加测点拨距量并计算所有个体的适应度。种群繁衍过程中采用保留父代最优个体与自适应的交叉变异算子的改进策略,使种群在最优方向持续进化。通过大量仿真实验和实际工程数据验证,该方法具有较高的精确性和适用性。

既有铁路曲线整正优化计算模型理论分析

目前在铁路曲线整正优化计算的研究方面，虽然有一定广度，但深度还感不足。尤其现在尚未见到对优化计算模型的理论分析。本文提出了包括优化设计变量、目标函数梯度以及Ｈｅｓｓｉａｎ矩阵的一整套理论分析及相关公式，为铁路曲线整正解析优化设计开辟了新途径。