超高速磁悬浮列车闭塞分区设计与优化模型

作     者：马琳 郑勇 金成日 MA Lin;ZHENG Yong;JIN Chengri

作者机构：北京交通大学电子信息工程学院北京100044 中国航天科工飞航技术研究院北京100044 

出 版 物：《北京交通大学学报》 (JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY)

年 卷 期：2022年第46卷第5期

页      面：131-141页

学科分类：08[工学] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：中国工程院重大咨询项目(W19I00011) 航天科工项目(KWGY20011530) 国家自然科学基金(U1734210) 

主　　题：交通信息工程及控制 超高速磁悬浮列车 设计能力计算 闭塞分区 非支配排序遗传算法 

摘      要：超高速磁悬浮列车闭塞分区的划分不仅是设计能力的重要影响因素之一,也与牵引供电设备成本密切相关,对指导超高速磁浮列车经济、合理、科学的系统设计及规划具有重要意义.本文以平均发车间隔和分区工程造价为目标,通过构建超高速磁悬浮列车能力计算模型,将闭塞分区划分问题转化为一个混合整数非线性规划问题,并采用非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)优化闭塞分区设计.基于超高速磁悬浮列车的线路、列车以及信号系统相关数据,设计仿真案例对上述算法进行评估,并与基于线性加权方法的多目标遗传算法(Vector-Evaluated Genetic Algorithm,VEGA)的求解效果进行对比.结果表明:NSGA-Ⅱ生成的Pareto最优解质量和求解速度均优于VEGA,仿真结果精确满足各项约束.