为提高列车控制过程的自主性和智能性,研究了列车群动态运行过程,采用多智能体和图论方法构建了列车群分布式信息交互模型;以节能和准点为优化目标,以安全和乘客舒适度为约束条件,建立了列车群运行轨迹多目标优化模型,利用基于模拟退火思想改进的差分进化算法获取了列车群静态最优运行轨迹;在此基础上,为避免或消解列车运行过程中随机干扰导致的延误传播问题,针对移动闭塞系统,基于弹复力构建了信息交互支撑的列车群动态间隔调整机制,设计了列车群在线协同优化算法,实现了列车群运行轨迹的动态调整,最后采用武广高速铁路实际数据进行了仿真验证.研究结果表明:提出的在线协同优化算法可以有效提升最优解搜索能力,避免Pareto最优解集的频繁更新,在不同干扰场景下算法触发频率平均降低36.7％;在试验设计的一般干扰场景中,优化后的动态调整策略在保证列车群安全平稳运行的同时,将受扰列车的延误度由6.2％降至0,与立即恢复延误策略相比,节能率达4.8％;在试验设计的较大干扰场景中,受扰列车的延误度由13.1％降至1.4％,全局时间偏差恢复为0,节能率达1.8％.可见,提出的方法能够解决运行轨迹静态规划方式无法完全适应外部动态环境变化的问题,有效保障干扰情况下列车运行复合紊态的及时恢复.
高速列车 随机干扰 多目标优化 运行轨迹规划 在线协同优化 弹复力调整