基于差分进化算法的高速铁路区间信号布置优化方法研究

基于差分进化算法的高速铁路区间信号布置优化方法研究 摘 要随着社会的不断进步，我国高速铁路的发展脚步越来越快，同时高速铁路区间信号布置方法也受到了人们的广泛关注，对此本文分析基于差分进化算法的高速铁路区间信号布置优化方法，希望对相关工作有所帮助。 关键词高速铁路；差分进化算法；区间信号；布置；优化 中图分类号：U284 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）27-0124-02 当今社会，高速铁路的应用越来越广泛，为了保障高速铁路的安全运行，必须要进一步探讨铁路区间信号的布置问题，特别是准移动闭塞方式下高速铁路区间信号的优化布置问题，进而确保高速铁路的安全运行。 1 区间信号布置优化模型 本文中的优化目标是将信号点数量控制到最少，在满足轨道电路正常码序显示、追踪间隔等因素的条件下实施布置优化，进而实现减少维修工作量、减少成本的作用。 目标函数如下： 其中为准移动闭塞区间内信号点的数量。 在约束条件中，区间信号点位置条件为： 其中为后方站出站信号机位置，为区间信号机位置，为前方站进站信号机位置，为区间其他固定信号机位置。 闭塞分区长度条件为： 其中为闭塞分区最小长度，为闭塞分区长度，为闭塞分区最大长度。 区间信号点数量取值条件为： 其中为区间长度。 第一离去信号点位置条件为： 其中为第一离去信号点位置，为车站反向信号机位置，为附加时间内列车走行距离，为动车组由出站限速到0km/h的制动距离，为安全防护距离。 第一接近信号条件为： 其中为第二接近信号位置，为第一接近信号位置。 第二接近信号点条件为： 其中为第二接近信号下限位置，按照进站间隔来计算。 CTCS-2级列控系统轨道电路的正常码序显示条件为： 其中为CTCS-2级列控系统轨道电路的码序位数，为列车自处从限速制动到速度为0km/h的常用制动距离。 列车在信号点前停车后重新起动条件为： 其中为列车在处的起动牵引力，为起动地点的列车总重，为列车起动时的单位基本阻力，为在处启动时的加算坡度千分数。 接触网支柱条件为： 其中为接触网支柱位置，为信号点位置与接触网支柱位置的合并距离，为隧道左端点的位置，为隧道右端点的位置。 追踪间隔时间条件为： 其中为区间及车站，为给定的间隔时间。 2 数据准备 为了研究基于差分进化算法的高速铁路区间信号布置优化方法，本文选取A-B区间线路，长度37.25km，各项车站数据如表1所示。 另外本文主要选取CRH2以及CRH3型动车组，轨道电路传输极限长度如表2所示。 3 方案分析 在差分进化算法中，种群规模要大于4，同时种群规模不能过大或者过小，如果种群规模过大，会导致计算量增多，如果种群规模过小，会导致采样点不足，因此本文中种群规模采取32，迭代次数采用300。 3.1 基本DE算法计算结果 交叉概率CR取0.8-1.0，缩放因子F取0.11.0，通过基本DE算法进行计算，最终的最优方案如表3所示。 当缩放因子F=0.5，交叉概率CR=1.0时为最优方案，在基于DE算法的最优方案中，随着迭代次数的增多，群体的最优适应度以及平均适应度均逐渐减少，第51迭代时最优适应度减少到194.4，第297迭代时最优适应度减少到最小值136.8。 3.2 改进DE算法布置方案分析 最小交叉概率以及最小缩放因子均设为0.1，而最大缩放因子取0.10.9，最大交叉概率分别设置为0.3、0.6、0.9，计算结果如表4所示。 最大缩放因子Fmax=0.2、最大交叉概率CRmax=0.6时为最优方案，与基本DE算法相比较，改进DE算法中设置不同的缩放因子和交叉概率的时，对最优适应度的影响较小，改进DE算法中，计算耗时更低，最优适应度更小。 总结 当下我国的高速铁路事业蓬勃发展，想要确保高速铁路事业的稳定发展，就一定要妥善处理铁路区间信号优化布置等问题。本文在此探讨了基于差分进化算法的高速铁路区间信号布置优化方法，希望文中内容可以为相关工作开辟思路。 参考文献 1 徐斌.基于差分进化算法的多目标优化方法研究及其应用D.华东理工