基于自适应罚函数的城轨列车惰行节能方法

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中文摘要：建立城轨列车牵引能耗、列车停车误差、运行延误时间多目标优化模型,将列车停车误差、运行延误时间设为目标函数中的自适应惩罚项,并采用基于混沌扰动和模拟退火机制的混沌退火混合粒子群算法(Chaos and Annealing Hybrid Particle Swarm Optimization,CAHPSO)求解优化模型,以广州地铁8号线中大—晓港区间为例,研究多次惰行驾驶对列车牵引能耗的影响.结果显示,采用CAHPSO算法求解区间最小运行时间,比粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法所得结果缩短了 2.3 s以上;采用多次惰行驾驶可比传统模式节省3.9％以上的能耗.

作者：

李文强、李广军

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作者单位：

江苏理工学院汽车与交通工程学院,江苏常州213000

关键词：

城轨列车自适应罚因子模拟退火粒子群算法

出版年：

2023

DOI：

10.15913/j.cnki.kjycx.2023.07.001

科技与创新

中国计算机用户协会

科技与创新

ISSN：1008-0570

年,卷(期)：2023.(7)

被引量1
参考文献量6