翁兆奇

摘要：閉塞是多列車運(yùn)行必須要考慮的重要問題。為了提升移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行的閉塞效果，本文提出了一種改進(jìn)的粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization Algorithm，IPSO）。采用粒子群算法與遺傳進(jìn)化相結(jié)合的方式，以有效提升粒子群算法的全局尋優(yōu)能力。具體的移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行優(yōu)化算例的仿真結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法具有較佳的優(yōu)化效果，適合于解決移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行優(yōu)化問題。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)閉塞;多列車運(yùn)行;粒子群優(yōu)化算法;遺傳進(jìn)化

Abstract： Block is an important problem that must be considered in the operation of multiple trains. To improve the blocking effect of multi-train operation under the moving blocking mode， this work proposes an improved particle swarm optimization algorithm （IPSO）. The combination of particle swarm optimization and genetic evolution is introduced to improve the global optimization ability of particle swarm optimization. The simulation results of multi-train operation optimization under the moving block mode show that the IPSO algorithm proposed in this paper has better optimization effect and is suitable for solving the multi-train operation optimization problem under the moving block mode.

0? 引言

閉塞系統(tǒng)在城市軌道交通運(yùn)營中扮演著非常重要的角色[1]。隨著現(xiàn)代軌道交通事業(yè)的大力發(fā)展，閉塞效果差導(dǎo)致的乘客對鐵路運(yùn)營商的矛盾也日益引發(fā)人們的關(guān)注和重視。因此，需要盡可能的提升閉塞效果。然而，由于移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行優(yōu)化問題需要考慮眾多的因素，且實(shí)際問題中具有大量復(fù)雜的各類因素[2]。由此可知，移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行優(yōu)化問題極難求得理想的滿意解。

目前，移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行優(yōu)化的相關(guān)算法改進(jìn)策略已成為相關(guān)科研人員的研究重點(diǎn)。至今為止，已經(jīng)有大量的研究應(yīng)用于實(shí)際的移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行優(yōu)化問題中。田志鵬[3]研究了移動(dòng)自動(dòng)閉塞的列車追蹤控制優(yōu)化模型及其算法。羅志剛[4]研究了列車安全距離的優(yōu)化以及列車追蹤運(yùn)行的調(diào)整策略。朱詠秋[5]研究了基于北斗二代的移動(dòng)閉塞條件下的列車運(yùn)行組織方法。唐海川[6]研究了地鐵列車追蹤運(yùn)行的節(jié)能控制。趙明[7]研究了移動(dòng)自動(dòng)閉塞條件下的列車追蹤運(yùn)行控制算法。以上研究能夠?qū)Σ糠忠苿?dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行優(yōu)化問題解決有相當(dāng)程度的幫助，但仍然存在著算法尋優(yōu)效果不夠理想的問題。

移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的實(shí)際工程優(yōu)化問題，難于求得令人滿意的優(yōu)化解。然而，目前提出的大量的智能優(yōu)化改進(jìn)算法，存在著易于陷入局部極小值的問題。針對這一問題，為提高智能優(yōu)化算法的全局收斂性能以便于更好的解決移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行優(yōu)化問題，本文提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法。為驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性，本文基于2種測試函數(shù)采用不同算法進(jìn)行仿真試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)算法具有更佳的算法性能。在此基礎(chǔ)上，本文采用移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行仿真算例進(jìn)行仿真驗(yàn)證，并采用了本文提出的改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法，其仿真結(jié)果能夠表明，本文提出的改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法能夠有效的提升移動(dòng)閉塞方式的閉塞效果。

1? 移動(dòng)閉塞方式下多列車運(yùn)行理論

1.1 移動(dòng)閉塞信號(hào)系統(tǒng)

迄今為止，在各類系統(tǒng)中最高的列車線路能力利用效率，是移動(dòng)閉塞的行車閉塞方式。而與固定閉塞方式相比，移動(dòng)閉塞就相當(dāng)于將區(qū)間，分成了無數(shù)個(gè)細(xì)小連續(xù)的閉塞分區(qū)，但沒有劃分固定的閉塞區(qū)間。它使得列車間的安全信息傳遞得更為及時(shí)和頻繁。移動(dòng)閉塞中列車速度限制可以有以下幾種情況：

1.1.1 前行列車速度vF不小于后行車速度vB

此時(shí)，兩列車間的距離原則上，越來越大，理論上前行列車對后行列車應(yīng)無約束。但從安全角度來看，要保證萬一前行列車發(fā)生事故，或閉塞設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，后行列車能及時(shí)停車并不至于與前行車相撞。當(dāng)vF？叟vB時(shí)，列車間的最小間距為：

公式（1）中，LB為后行車的常用制動(dòng)距離，LA為緊急情況出現(xiàn)時(shí)司機(jī)采取制動(dòng)時(shí)所需反應(yīng)時(shí)間內(nèi)列車的走行距離，LS制動(dòng)停車后后行車頭與前行車尾部的安全距離，L1為列車長度。

1.1.2 前行列車速度vF小于后行車速度vB

當(dāng)前行列車速度低于后行車時(shí)，兩車的距離將越來越近。此時(shí)，列車相距越遠(yuǎn)，速度限制越弱，在后行車前方存在一個(gè)常用制動(dòng)曲線。當(dāng)后行車在空間上闖入這一曲線時(shí)，閉塞要求后行列車采用常用制動(dòng)，以保證行車安全。

具體的移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行示意圖如圖1所示。

1.2 移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行計(jì)算

移動(dòng)閉塞下多列車運(yùn)行計(jì)算中最重要的部分，就是由限速曲線將信號(hào)限速替換掉，而這個(gè)限速曲線是由前行車位置，與后行車制動(dòng)距離等因素確定的。移動(dòng)閉塞也按上述原理設(shè)計(jì)，在設(shè)計(jì)移動(dòng)閉塞計(jì)算過程中應(yīng)當(dāng)注意下面幾個(gè)方面：①根據(jù)前行列車的運(yùn)行，后行列車的限速向前連續(xù)變化，而不再是按前行列車所清空的軌道電路變化，這與準(zhǔn)移動(dòng)閉塞系統(tǒng)不同。②后行列車的目標(biāo)限速點(diǎn)，只于前行列車的安全距離和尾部位置有關(guān)，而不再考慮前行列車所占用的軌道電路。③沒有必要對軌道電路的長度和位置進(jìn)行標(biāo)識(shí)，因?yàn)橐苿?dòng)閉塞沒有劃分軌道電路分區(qū)。

2? 改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法

2.1 基本粒子群算法

2.2 自適應(yīng)變異策略

由于算法計(jì)算過程中，特別是迭代計(jì)算的后期，粒子群算法容易受到最優(yōu)個(gè)體的影響。為此，將遺傳進(jìn)化機(jī)制引入粒子群算法有助于一定程度的增強(qiáng)其種群多樣性，從而有利于提高粒子群算法的全局搜索能力和收斂速度。

本文提出的改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法的迭代計(jì)算流程如圖2所示。

3? 仿真實(shí)驗(yàn)

3.1 基于移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行優(yōu)化仿真參數(shù)

本文采用移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行仿真算例進(jìn)行仿真驗(yàn)證，所選用的優(yōu)化算法為本文提出的改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法。本文選取大連3號(hào)線地鐵車輛作為研究對象，將從九里站經(jīng)停十九局站到達(dá)和平路站這一段運(yùn)行線路作為實(shí)驗(yàn)線路。具體的移動(dòng)閉塞方式下的多列車優(yōu)化仿真系統(tǒng)操作界面和移動(dòng)閉塞行車系統(tǒng)參數(shù)信息界面如圖3和圖4所示。

具體的坡段屬性及限速屬性如表1和表2所示。

3.2 基于移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行優(yōu)化仿真結(jié)果

由于沒有固定閉塞分區(qū)的限制，前行車與后行車之間的運(yùn)行狀態(tài)是通過信號(hào)設(shè)備進(jìn)行數(shù)字信息交換來進(jìn)行的。后行車可以根據(jù)前行車傳輸?shù)臄?shù)據(jù)而對本車的速度進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，所以兩輛車之間的追蹤距離，會(huì)在保證行車安全的基礎(chǔ)之上有很大的縮小，在路程的后半段會(huì)明顯體現(xiàn)出來。具體的移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行仿真的結(jié)果曲線如圖5-圖7所述。

由圖5的車間距離時(shí)間曲線可知，與預(yù)期效果相符，在路程的后半段，在保證行車安全的基礎(chǔ)之上有車間距離有很大程度的縮小。這表明，采用本文提出的改進(jìn)算法進(jìn)行優(yōu)化，能夠一定程度的提升移動(dòng)閉塞的閉塞效果，從而提高通行能力。由圖6和圖7可知，后行車具有較強(qiáng)的追蹤能力，這也從側(cè)面一定程度的反映了本文所提算法的有效性。

4? 結(jié)論

為了提升移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行的閉塞效果，本文提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法（IPSO）。通過引入遺傳進(jìn)化機(jī)制來有效提高粒子群算法的全局搜索能力和收斂速度。

本文采用移動(dòng)閉塞方式下的多列車運(yùn)行仿真算例進(jìn)行仿真驗(yàn)證，并采用了本文提出的改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法，其仿真結(jié)果能夠表明，本文提出的改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法（IPSO）能夠有效的提升移動(dòng)閉塞方式的閉塞能力，以提高通行能力。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉海東.不同閉塞方式下城軌列車追蹤運(yùn)行過程及其仿真系統(tǒng)的研究[J].鐵道學(xué)報(bào)，2005（02）：120-113.

[2]路飛.移動(dòng)閉塞條件下地鐵列車的運(yùn)行優(yōu)化[D].濟(jì)南：山東大學(xué)，2007，4.

[3]田志鵬.移動(dòng)自動(dòng)閉塞的列車追蹤控制優(yōu)化研究[D].蘭州：蘭州交通大學(xué)，2016，6.

[4]羅志剛.列車安全距離優(yōu)化及追蹤運(yùn)行調(diào)整策略研究[D].蘭州：蘭州交通大學(xué)，2015.

[5]朱詠秋.基于北斗二代的移動(dòng)自動(dòng)閉塞下列車運(yùn)行組織方法研究[D].成都：西南交通大學(xué)，2015.

[6]唐海川，王青元，馮曉云.地鐵列車追蹤運(yùn)行的節(jié)能控制與分析[J].鐵道學(xué)報(bào)，2015（01）：37-43.

[7]趙明，汪希時(shí).移動(dòng)自動(dòng)閉塞條件下列車追蹤運(yùn)行控制研究[J].鐵道學(xué)報(bào)，2011（03）：62-69.

[8]Kennedy J， Eberhart R C. Particle swarm optimization[A]. Proceedingsof IEEE International Conference on Neural Networks[C]. 1995， 1942-1948.

[9]鐘臻，張楷旋，吳貞龍，等.基于改進(jìn)的LDW粒子群算法的風(fēng)-火電力系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度策略[J].貴州電力技術(shù)，2017，20（10）：50-55.

[10]楊從銳，錢謙，王鋒，等.改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2018，35（4）：1042-1045.