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人工智能項(xiàng)目推介——82、一種基于城市軌道交通運(yùn)行圖的列車(chē)延遲調(diào)整方法及系統(tǒng)

發(fā)表于:2019-07-03

作者:科翔信息

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文章導(dǎo)讀:為加快 G60 科創(chuàng)走廊高端創(chuàng)新要素整合集聚,促進(jìn) G60科創(chuàng)走廊九城市科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化和知識(shí)產(chǎn)權(quán)運(yùn)營(yíng)交易,同時(shí)為籌備好“G60 科創(chuàng)走廊科技成果拍賣(mài)會(huì)”,G6...

專利申請(qǐng)?zhí)?/span>:  

CN201510332884.5

專利類型:

發(fā)明

IPC 分類號(hào):   

B61L27/00 G06N3/12

應(yīng)用領(lǐng)域:  

軌道交通列車(chē)運(yùn)行控制領(lǐng)域。

現(xiàn)有技術(shù)缺點(diǎn):  

目前已有的研究主要側(cè)重于不同條件下的列車(chē)運(yùn)行調(diào)整建模以及求解方法的設(shè)計(jì),在建模時(shí)目標(biāo)函數(shù)多采用傳統(tǒng)的減小運(yùn)行總延遲時(shí)間或總延遲次數(shù),但這種目標(biāo)函數(shù)并不完善。在實(shí)際運(yùn)行中,還需要考慮列車(chē)在車(chē)站的到發(fā)時(shí)間間隔是否合理,因?yàn)槎虝r(shí)間的高密度到站和發(fā)車(chē)并不利于疏散客流,反而有可能導(dǎo)致延遲進(jìn)一步擴(kuò)散。

技術(shù)優(yōu)勢(shì):

發(fā)明所述技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比,延遲發(fā)生并得到調(diào)整后,各列車(chē)在車(chē)站的到站和發(fā)車(chē)時(shí)間分布更加均勻,防止了過(guò)于密集的到發(fā)時(shí)間導(dǎo)致的客流累積,能改善和幫助行車(chē)調(diào)度員的調(diào)度工作;本發(fā)明所述技術(shù)方案能夠考慮多個(gè)方面目標(biāo)影響,建立了列車(chē)運(yùn)行的延遲調(diào)整模型,并對(duì)其求解優(yōu)化調(diào)整運(yùn)行圖,本發(fā)明所述技術(shù)方案能夠改善和幫助行車(chē)調(diào)度員的調(diào)度工作,并快速自動(dòng)的生成優(yōu)化調(diào)整方案;本發(fā)明提出的基于反正切函數(shù)的自適應(yīng)遺傳算法可以使算法跳出局部最優(yōu)解,在求解過(guò)程中提高種群的整體適應(yīng)度,使得最終的求解結(jié)果更加接近最優(yōu)解。

摘要:   

本發(fā)明公開(kāi)了一種城市軌道交通運(yùn)行圖延遲調(diào)整方法,該方法的步驟包括獲取列車(chē)運(yùn)營(yíng)參數(shù),所述運(yùn)營(yíng)參數(shù)包括列車(chē)運(yùn)行圖數(shù)據(jù)、車(chē)站最小停站時(shí)間和區(qū)間最小運(yùn)行時(shí)間等信息 S1;利用上述運(yùn)營(yíng)參數(shù),建立基于列車(chē)到發(fā)時(shí)間分布的運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型 S2;基于交叉和變異概率公式,利用改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法,對(duì)所述列車(chē)運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型進(jìn)行計(jì)算,獲得最優(yōu)調(diào)整運(yùn)行圖 S3。本發(fā)明進(jìn)一步公開(kāi)了一種城市軌道交通運(yùn)行圖調(diào)整系統(tǒng)。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比, 延遲列車(chē)在車(chē)站的到站和發(fā)車(chē)時(shí)間分布更加均勻,防止了過(guò)于密集的到發(fā)時(shí)間導(dǎo)致的客流累積,能改善和幫助行車(chē)調(diào)度員的調(diào)度工作。

 

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