遗传算法优化高速列车ATO曲线，兼顾节能与舒适性

"这篇论文研究了如何利用遗传算法优化高速列车的Automatic Train Operation (ATO)系统，以追踪最佳运行曲线，提高能效并确保乘客舒适度、准时性和精确停车。通过对列车牵引计算方程和线路约束条件的仿真，研究显示遗传算法能够有效优化工况转换点，增加列车惰行比例，从而实现节能运行。同时，多目标优化不仅考虑节能，还兼顾了列车的运行舒适性、准时性和停车准确性。" 高速列车在铁路运输中扮演着重要角色，其能耗问题一直受到关注。由于列车速度对能耗的影响显著，高速列车的能源效率比普通列车低得多。因此，寻找优化运行策略以减少能耗成为了科研的重点。早期的研究，如Erofeyev在1967年的动态规划法和20世纪80年代的Milroy、Asnis等人提出的列车运行机械能模型，都为列车运行控制奠定了理论基础。 遗传算法作为一种有效的优化工具，近年来在列车运行控制领域得到了广泛应用。论文中提到，日本日立公司的模糊控制在地铁系统中的成功案例，以及C.S. Chang和Wong等人通过遗传算法确定列车惰行控制点的研究，都表明了遗传算法在节能控制方面的潜力。随着技术的发展，优化目标已不仅仅局限于节能，舒适性、准时性和停车精度也成为了重要的考量因素。 文献中的其他研究，如上海铁道学院采用模糊神经网络进行列车精确定位停车，以及运用可拓学方法进行多目标优化，展示了在ATO系统中整合多种性能指标的可能性。这些研究为高速列车的智能控制提供了理论支持和实际应用案例。 本文作者孟建军等人则针对基于遗传算法的高速列车ATO目标曲线优化进行了深入探讨。他们来自兰州交通大学机电工程学院、机电技术研究所和甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心。通过运用遗传算法，他们成功优化了列车的运行曲线，提高了运行效率，降低了能耗，并在保证舒适度和准时性的前提下实现了更精确的停车控制。这一研究对于未来高速列车的智能化控制和节能减排具有重要的实践意义。