一種基于GA—PSO算法的列車運行調(diào)整模型

摘要：本文針對列車運行時刻調(diào)整問題進行建模分析。首先，本文對該問題建立數(shù)學(xué)模型，并運用PSO算法對模型進行計算求解。在初步的求解過程中，針對PSO算法的收斂速度較慢等不利因素對其進行優(yōu)化，提出了GA-PSO算法。最后，通過模擬實驗得出GAPSO在調(diào)度過程中能達到較高的準點率。

關(guān)鍵詞：列車運行調(diào)整；粒子群算法；遺傳算法

中圖分類號：TP399 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003 6970.2016.05.022

本文著錄格式：潘鑫.一種基于GA-PSO算法的列車運行調(diào)整模型[J].軟件，2016，37（5）：89-92

0.引言

鐵路運輸是我國綜合交通體系的重要組成部分，合理的組織運輸過程具有重要意義，其中要解決的問題有很多。這里我們考慮其中的列車運行調(diào)整問題，假定列車運行計劃已經(jīng)制定，列車運行調(diào)整問題就是指在列車運行過程中，因各種因素和突發(fā)事件的影響，使得列車運行的實際狀態(tài)偏離預(yù)定值，需要通過對列車運行計劃進行調(diào)整，盡快恢復(fù)列車的有序運行狀態(tài)。

列車運行調(diào)整問題的實質(zhì)是處理列車與車站、列車與區(qū)間及列車之間的關(guān)系，規(guī)定列車占用區(qū)間和站線的合理時機，從而達到提高列車正點率、提高列車運行速度等綜合目標。列車運行調(diào)整涉及因素眾多，它不僅與采用的行車組織方式有關(guān)，還關(guān)系到列車密度、速度、線路通過能力等因素，同時還是連續(xù)的實時性很強的問題，調(diào)整計劃的編制必須在限定的時間內(nèi)完成并且要進行持續(xù)的滾動優(yōu)化。

1.當(dāng)前研究現(xiàn)狀

一直以來，國內(nèi)外一些專家學(xué)者對列車運行調(diào)整問題進行了深入研究，所采用的方法包括人工智能方法、最優(yōu)化方法、智能計算方法和離散事件動態(tài)系統(tǒng)方法等，取得了一定的成果。

然而，列車運行調(diào)整問題約束條件復(fù)雜、解空間龐大，在實際使用場景中對列車運行調(diào)整算法求解精度、速度要求較高，并且要求列車運行調(diào)整模型能夠具備實時滾動，持續(xù)優(yōu)化的特點，因此，在以往研究的基礎(chǔ)上，我們需要引入新的方法來進一步完善。粒子群優(yōu)化（PSO）算法是一類隨機全局優(yōu)化的技術(shù)，它通過粒子間的相互作用發(fā)現(xiàn)復(fù)雜搜索空間中的最優(yōu)區(qū)域，具有收斂速度快的特點。為此，本文嘗試將粒子群優(yōu)化應(yīng)用到列車運行調(diào)整問題的模型求解中。

2.模型建立及求解

2.1模型假設(shè)

1）列車的運行線路固定，即不能中途更改運行線路，故不可能出現(xiàn)同一線路上的超車現(xiàn)象。