列车节能控制问题的参数调整与数值计算研究

【摘要】： 本文主要考虑了列车控制问题的如下两个方面：调整参数与执行数值计算。列车沿水平或坡度轨道从一站驶向下一站，要求在给定的时间内完成行程并使得能耗最小。我们考虑的是具有离散控制的列车模型。在给定控制序列及单位能耗后，已经证明优化类型方案由两个实数参数λ和μ决定。参数μ决定了平均速度而参数λ决定了用来近似平均速度的开始加速和开始滑行的速度之间的差距。这两个参数决定了行程中何处转换控制从而最终决定了列车行驶的距离和所用的时间。虽然已经存在一些调整参数的算法，但这些算法还不能有效地解决参数调整的问题，仍然需要进一步的改进。 在分析基本计算过程的基础上，我们找到了当任意给定参数对λ和μ后基本计算过程不能执行下去的原因，给出了一种解决该问题的算法，并进一步提出一种自适应的计算过程用来确定参数对λ和μ所对应的运行方案的本质：快的或者慢的。同时我们将上述自适应的计算过程与现代优化方法—遗传算法相结合，得到列车控制问题的参数调整与计算的完整的算法，该算法既适合水平轨道又适合带有坡度的轨道。大量的模拟实验表明我们的这种算法是可行的。 本文还给出一种基于迭代序列的构造性算法，该算法调用了基本 计算过程但不需要确定参数对入和。所对应的运行方案的本质，从理 论上来说它也是既适合水平轨道又适合带有坡度轨道的。另外，本文 还给出一种基于模拟退火算法的算法，但该算法在很大程度适合于水 “平轨道。 【关键词】：列车控制问题 调整参数 数值计算 遗传算法（GA） 模拟退火算法(SAA）
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2002
【分类号】：U260
【目录】：

• 第一章 综述8-11
• 1．1 列车控制问题8
• 1．2 列车控制问题的数学模型8
• 1．3 文献综述8-10
• 1．4 论文组织10-11
• 第二章 关键速度与优化类型方案11-21
• 2．1 水平轨道列车控制问题的描述11-12
• 2．2 速度函数的定义12-13
• 2．3 优化类型运行方案的必要条件13-14
• 2．4 基于牛顿迭代法的计算过程14-17
• 2．5 基于模拟退火算法的计算过程17-20
• 2．6 本章结束语20-21
• 第三章 基本计算过程21-27
• 3．1 运动方程21-22
• 3．2 基本计算过程22-25
• 3．3 本章结束语25-27
• 第四章 基于遗传算法的计算过程27-34
• 4．1 遗传算法27-29
• 4．2 基于遗传算法调整参数的算法29-32
• 4．3 模拟实验及结果32-33
• 4．4 本章结束语33-34
• 第五章 基于迭代序列的计算过程34-42
• 5．1 构造迭代序列的基础34-36
• 5．2 迭代序列36-39
• 5．3 基于迭代序列的调整参数算法39-40
• 5．4 模拟实验40-41
• 5．5 本章结束语41-42
• 第六章 对于基本计算过程的分析与改进42-49
• 6．1 基本计算过程的分析42-45
• 6．2 改进的计算过程45-46
• 6．3 完整的计算过程46
• 6．4 模拟实验46-49
• 第七章 结束语49-50
• 参考文献50-54
• 导师、作者简介54-55
• 致谢55

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