[发明专利]一种基于并联式免疫粒子群算法的列车运行优化方法

权利要求书

1.一种基于并联式免疫粒子群算法的列车运行优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、确定欲优化的列车线路区间的基本参数；所述基本参数包括列车参数、线路参数、运营参数；

S2、建立列车多目标优化模型；所述列车多目标优化模型的目标函数是列车运行的能耗和时间误差均达到最小，约束条件为列车运行的限制指标和所述基本参数，解是列车的运行策略；所述时间误差为列车运行的时间和区间计划运行时间之间的误差；

S3、设置所述欲优化的列车线路区间的区间计划运行时间，使用并联式免疫粒子群算法对所述列车多目标优化模型进行解算，得到多个最优解，对多个最优解进行拟合，得到列车在所述列车线路区间的运行能耗和运行时间之间的对应关系；

S4、对同一欲优化的列车线路上的多个列车线路区间使用所述步骤S1-S3进行优化，得到多个列车线路区间对应的运行能耗和运行时间之间的对应关系；

S5、建立列车运行策略优化模型，所述列车线路优化模型的目标函数为列车运行的总能耗最小，约束条件包括列车在线路区间的运行时间大于列车的最小运行时间，列车在各区间运行的时间之和小于列车的在所述欲优化的列车线路的总计划运行时间；所述列车的最小运行时间为列车在满足线路的限制条件的情况下，在列车线路区间运行能达到的最小运行时间；所述列车线路优化模型的解是列车的各区间运行时间分配；

S6、设置列车的所述总计划运行时间，使用并联式免疫粒子群算法，结合所述列车的运行能耗和运行时间之间的对应关系；对所述列车运行策略优化模型进行演算，得到各区间的列车运行时间。

2.根据权利要求1所述的基于并联式免疫粒子群算法的列车运行优化方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述列车参数包括列车质量、列车牵引力、列车制动力、车号编组；所述线路参数包括线路的限速、长度、坡度、曲率；运营参数为区间运营时间。

3.根据权利要求1所述的基于并联式免疫粒子群算法的列车运行优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述限制指标包括列车运行的安全指标、舒适度指标、限速指标、精准停车指标。

4.根据权利要求1所述的基于并联式免疫粒子群算法的列车运行优化方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述列车多目标优化模型的目标函数为：

minF{f_E,f_T}＝αf_E+β·f_T·γ

其中，α、β分别为准时指标权重和能耗指标权重，且α+β＝1；γ为时间惩罚因子；f_E为列车的运行能耗；f_T为列车的时间误差。