[发明专利]一种基于双目标的高速铁路列车运行调整方法及装置

权利要求书

1.一种基于双目标的高速铁路列车运行调整方法，其特征在于，包括：

步骤S302：获取高速铁路列车运行信息，所述列车运行信息包括：列车运行计划、晚点信息；其中，列车运行计划包括列车数量、每趟列车的接发车时间、高速铁路线路中的车站和区间个数、区间最小运行时间、车站最小作业时间和相邻列车最小追踪间隔；所述晚点信息包括列车在车站发车晚点和到站晚点；

步骤S304:根据所述运行信息计算理想点和最差点；

所述理想点的计算如下：求解不含式（13）的优化模型P0，得到，求解不含式 (1)的优化模型P0，得到，所述优化模型P0如下：

(13)

所述式（1）为： ；

其中：Z1为模型中列车运行时间偏差；Z2为列车运行调整成本；t1和t2为中间变量；

列车原计划进入车站的时间；

列车原计划离开车站的时间；

列车进入车站的时间；

列车离开车站的时间；

列车的始发车站编号；

列车的终到或交出车站编号；

；

I列车总数；

所述最差点计算如下：求解不含式(13)的优化模型P0，增加额外约束，得到，求解不含式(1)的优化模型P0，增加额外约束，得到；

步骤S306：根据所述理想点和最差点，生成方案调整数据，包括如下步骤；

（1）确定次优化目标取值范围，设定约束为次优化目标最大值，根据理想点和最差点可以得到目标函数的范围为，可以求解最多个约束单目标模型P1得到对应Pareto前沿，首先令，得到对应的第一个模型；

所述约束单目标优化模型P1为： ；

（2）在设置的约束下计算调整方案，求解模型P1得到当前最优解，记录解；

（3）更新约束值，令；

（4）判断约束值是否为次优化目标最小值，如果，则返回上述步骤（2），继续计算新的约束下模型P1对应的最优解；如果，则执行下一步；

（5）输出Pareto前沿，将步骤（2）中不同约束下求解模型P1得到的解合并，去除其中的支配解，最终构成了模型P0对应的非支配前沿；

步骤S308:根据所述方案调整数据，得到帕累托最优前沿。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述理想点和最差点，生成方案调整数据包括：

根据所述理想点和最差点，确定次优化目标的取值范围；

设定约束数值为所述次优化目标的取值范围的最大值；

根据所述约束数值生成所述方案调整数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述约束数值计算所述方案调整数据之后，所述方法还包括：

根据所述方案调整数据，更新所述约束数值；

判断所述约束数值是否为所述次优化目标的取值范围的最小值，并生成判断结果，其中，所述判断结果包括：是、否。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述方案调整数据，得到帕累托最优前沿包括：

当所述判断结果为是的时候，根据所述方案调整数据生成帕累托最优解；

根据所述帕累托最优解，计算得到所述帕累托最优前沿。

5.一种基于双目标的高速铁路列车运行调整装置，包括权利要求1-4任一所述的基于双目标的高速铁路列车运行调整方法，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取高速铁路列车运行信息，其中，所述列车运行信息包括：运行计划、晚点信息；

计算模块，用于根据所述运行信息计算理想点和最差点；

生成模块，用于根据所述理想点和最差点，生成方案调整数据；

最优模块，用于根据所述方案调整数据，得到帕累托最优前沿。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述生成模块包括：

确定单元，用于根据所述理想点和最差点，确定次优化目标的取值范围；

设定单元，用于设定约束数值为所述次优化目标的取值范围的最大值；

生成单元，用于根据所述约束数值生成所述方案调整数据。