鐵路智能運(yùn)輸系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法研究.pdf

1、鐵路智能運(yùn)輸系統(tǒng)(RITS)是涉及多學(xué)科、多專業(yè)領(lǐng)域，集底層控制、實(shí)時(shí)調(diào)度、運(yùn)營管理于一體的多功能、多任務(wù)的復(fù)雜大型信息系統(tǒng)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)在系統(tǒng)建設(shè)中至關(guān)重要。隨著分布式網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，鐵路運(yùn)輸系統(tǒng)向智能優(yōu)化、綜合交互、動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)等方向發(fā)展，對(duì)鐵路運(yùn)輸系統(tǒng)的功能和業(yè)務(wù)覆蓋范圍等方面提出新的要求，RITS各系統(tǒng)需要能適應(yīng)需求的調(diào)整，實(shí)現(xiàn)新業(yè)務(wù)的快速展開。這對(duì)RITS系統(tǒng)的總體規(guī)劃設(shè)計(jì)方法提出新的要求。RITS是復(fù)雜大系統(tǒng)，針對(duì)復(fù)雜大系統(tǒng)在規(guī)

2、劃設(shè)計(jì)建設(shè)中的不確定性和復(fù)雜性，需要進(jìn)一步擴(kuò)展現(xiàn)有系統(tǒng)優(yōu)化以及設(shè)計(jì)理論的體系范疇。如何設(shè)計(jì)出技術(shù)性能好、經(jīng)濟(jì)效果優(yōu)的RITS系統(tǒng)，同時(shí)又能支持業(yè)務(wù)重組、軟件重構(gòu)和動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)集成，迫使人們研究和探索新的、更加完善的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。 本文在《鐵路智能運(yùn)輸系統(tǒng)體系框架研究》課題基礎(chǔ)上，首次提出RITS物理結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題，并從方法論角度對(duì)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題進(jìn)行了形式化描述，運(yùn)用系統(tǒng)工程、人工智能、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的先進(jìn)理論和方法著重對(duì)RITS結(jié)

3、構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了探索，重點(diǎn)研究了三個(gè)問題：一是基于模糊聚類的邏輯結(jié)構(gòu)劃分，將系統(tǒng)的基本過程聚合為若干相對(duì)獨(dú)立的功能單元，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)不同粒度的分解：二是物理結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，提出了采用多目標(biāo)優(yōu)化的解決思路；三是系統(tǒng)慮用層容錯(cuò)設(shè)計(jì)方法，保證系統(tǒng)在局部功能失效或調(diào)整時(shí)，大系統(tǒng)總體功能的穩(wěn)定。綜合采用上述方法進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)，使RITS物理結(jié)構(gòu)具有有效性、經(jīng)濟(jì)性、可靠性與可擴(kuò)展性，提高了系統(tǒng)的適應(yīng)性和魯棒性。論文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下：

4、 1、提出了RITS邏輯結(jié)構(gòu)到物理結(jié)構(gòu)層次化優(yōu)化映射設(shè)計(jì)思想。為解決RITS規(guī)模龐大、系統(tǒng)各要素之間耦合關(guān)系復(fù)雜、難以實(shí)現(xiàn)物理結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的問題，在實(shí)現(xiàn)不同粒度系統(tǒng)分解基礎(chǔ)上，進(jìn)行物理結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)，有效降低了系統(tǒng)設(shè)計(jì)復(fù)雜度。 2、研究了基于模糊聚類的邏輯結(jié)構(gòu)劃分方法及“元服務(wù)”、“關(guān)鍵路徑”的基本概念和提取方法。本文將RITS邏輯結(jié)構(gòu)分析轉(zhuǎn)化為對(duì)其同構(gòu)有向圖的拓?fù)浞治觯⒘嘶谀：P(guān)聯(lián)強(qiáng)度矩陣的RITS邏輯結(jié)構(gòu)模型，定量描

5、述了系統(tǒng)過程之間的關(guān)聯(lián)程度，采用模糊聚類方法將系統(tǒng)劃分為若干獨(dú)立的功能單元，為邏輯結(jié)構(gòu)到物理結(jié)構(gòu)層次化優(yōu)化映射提供了方法支撐。 3、突破原有RITS設(shè)計(jì)主要基于軟件工程方法的局限，研究了RITS物理結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)基本問題，即在一定資源條件約束下，綜合考慮技術(shù)、經(jīng)濟(jì)等方面因素，實(shí)現(xiàn)功能單元在物理實(shí)體上的優(yōu)化配置，并提出了RITS物理結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題的模型。 4、研究并建立了比較全面、實(shí)用的RITS系統(tǒng)設(shè)計(jì)層次化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和

6、量化方法。評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能夠客觀地反映系統(tǒng)的技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，易于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的量化評(píng)估。 5、初步建立了基于多目標(biāo)優(yōu)化的RITS物理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，以解決復(fù)雜多變量、多目標(biāo)、多約束的RITS結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題。采用產(chǎn)生式和基于偏好方法兩種途徑對(duì)RITS物理結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的具體方法進(jìn)行了研究和比較。其中產(chǎn)生式方法以一類基于Pareto機(jī)制的具有快速全局收斂能力的多目標(biāo)遺傳算法為研究重點(diǎn)，通過綜合采用改進(jìn)的非支配排序方法、動(dòng)態(tài)虛擬適應(yīng)度賦

7、值策略、精英策略等措施對(duì)NSGA進(jìn)行了改進(jìn)，得到了RITS結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的一個(gè)Pareto解集，有效降低了算法的復(fù)雜性，提高了算法的快速收斂性。第二類基于偏好的設(shè)計(jì)方法是將多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)與多目標(biāo)決策相結(jié)合，把專家對(duì)設(shè)計(jì)目標(biāo)的偏好信息或經(jīng)驗(yàn)規(guī)則融入到優(yōu)化設(shè)計(jì)過程中，分別提出了基于模糊偏好和基于模糊邏輯的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，提高了效率，便于決策者理解和把握設(shè)計(jì)結(jié)果。以緊急救援子系統(tǒng)為例，采用本文提出的方法進(jìn)行了物理結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)，得到了比較合理、滿意的結(jié)