基于免疫粒子群算法的閉塞分區(qū)劃分優(yōu)化方法研究.pdf

1、隨著鐵路建設(shè)的蓬勃發(fā)展,急需解決的是閉塞分區(qū)劃分問題。而自鐵路開始運營以來,保證行車安全、縮短追蹤間隔、提高通過能力三者就聯(lián)系緊密。傳統(tǒng)使用牽引計算軟件來計算追蹤間隔,容易出錯,幾乎未涉及任何算法。而列車追蹤間隔是制約閉塞分區(qū)劃分因素之一。因此,通過對閉塞分區(qū)劃分合理化,縮短客貨混跑雙線追蹤間隔,提高通過能力就顯得尤為重要。
　　論文通過對閉塞分區(qū)劃分的國內(nèi)外現(xiàn)狀分析及比較,說明本課題選做的可行性,即目前對閉塞分區(qū)的劃分基本采用的

2、算法多為基于地鐵設(shè)計的遺傳算法,蟻群算法、粒子群算法,且基本只涉及單線。而本文在雙線基礎(chǔ)上使用人工免疫加入粒子群算法為核心的傾向于客貨混跑型普速鐵路的閉塞分區(qū)劃分方法有比較明顯的優(yōu)勢。
　　本文以普速鐵路為研究對象,對其閉塞分區(qū)劃分優(yōu)化方法進行了較為深入的研究。論文通過在雙線基礎(chǔ)上使用免疫粒子群算法進行閉塞分區(qū)劃分優(yōu)化設(shè)計,設(shè)計了免疫粒子群算法的優(yōu)化步驟。免疫粒子群算法相比于單一算法具有抗體的多樣性保持功能,可提高全局搜索能力,避

3、免早熟;且收斂過程簡單、快速,算法在優(yōu)化參數(shù)選擇方面具有成熟的理論研究,對多目標優(yōu)化問題具備優(yōu)越性。同時論文深入探討閉塞分區(qū)劃分的基本原理即列車牽引計算原理及影響閉塞分區(qū)劃分的因素,并分析出閉塞分區(qū)影響因子的優(yōu)先級。論文在分析列車影響追蹤間隔因素及速度等級劃分結(jié)果的基礎(chǔ)上進行三種目標,即“效率”、“經(jīng)濟”、“平均”下的計算機仿真優(yōu)化。仿真結(jié)果表明免疫粒子群算法在實際信號機安裝工程中可以準確、有效地實現(xiàn)閉塞分區(qū)劃分問題,且通過可靠度誤差棒