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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本发明提出一种超高速磁悬浮列车闭塞分区设计方法，包括如下步骤：数据准备；分区划分；建立超高速磁悬浮列车不同类型分区的闭塞时间模型；建立闭塞分区划分多目标优化模型；采用一种改进的带精英策略的非支配排序遗传算法求解得到所有的非支配解；本发明不仅可以更加精确快速的定位相邻列车的瓶颈环节，还可以更加科学准确地评估线路设计能力；不仅可以降低计算复杂度，扩大采样空间，还可以维持种群的多样性，解的优劣可以得到较好保证；同时利用该方法，在各分区闭塞时间模型中增加运营时间裕量模型，可以进一步计算超高速磁悬浮列车扰动情况下的闭塞分区优化设计结果。

主权项：1.一种超高速磁悬浮列车闭塞分区设计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：A.针对线路基础设施、列车动力学模型及信号系统三方面进行数据准备；B.根据进路类型的不同，进行分区划分，具体划分为接车分区、发车分区、车站股道分区及区间分区4种；C.基于信号系统工作流程并结合不同作业场景，分别建立超高速磁悬浮列车不同类型分区的闭塞时间模型；D.基于闭塞时间模型，结合极大自动机理论建立闭塞分区划分多目标优化模型；E.基于闭塞分区优化模型，采用一种改进的带精英策略的非支配排序遗传算法求解，得到所有的非支配解，也称Pareto解；步骤A具体包括：A1.基于双点线路拓扑模型对线路基础设施数据建立数据库：线路基础设施数据主要包括线路、道岔、车站区域、坡度、曲率、线路限速点，其中线路限速点包括线路、道岔、车站、坡度及曲率限速；A2.基于超高速磁悬浮列车动力学模型建立列车静态和动态参数数据库：静态参数主要包括最高速度、编组、列车长度及回转质量系数；动态参数主要包括牵引性能、制动性能、粘着系数；A3.建立信号系统工作能力相关时间参数数据库及基于ATP模型建立列车控车模型：根据信号系统工作流程中处理、反应和延迟时间上的限制，建立信号系统工作能力相关时间参数数据库，主要包括车门开关时间、司机反应时间、车载和地面信号系统反应时间、联锁设备反应时间、道岔动作时间；在考虑超高速磁悬浮列车列控系统信号设计的基础上，建立供电分区节点、定位标签的能力分析相关信号设备数据库；并基于ATP模型建立列车控车模型；步骤B中的分区划分方法具体为：B1.接车分区：①确定接车分区关键点；②根据该关键点以及进路类型、联锁条件进行接车分区的划分及合并；其中，所述接车分区关键点包括接车咽喉区道岔防护点、道岔定位防护点和道岔反位防护点；B2.发车分区：①确定发车分区关键点；②根据该关键点以及进路类型、联锁条件进行发车分区的划分及合并；其中，所述发车分区关键点包括停车点、道岔防护点和供电分区节点；B3.车站股道分区：每条股道互相平行，互不干扰，各为一个独立分区；B4.区间分区：区间分区为供电分区节点划分的物理分区，起始节点、结束节点为分割该物理分区的起点和终点；上述各分区的划分及合并具体原则为：若两个相邻关键点之间的区域为非道岔区域，则每两个相邻关键点形成一个分区，沿进路方向，确定该分区的起始节点和结束节点，每个分区须有且只包含一个起始节点和一个结束节点，分区内列车运行区段没有其他分区节点；若两个相邻关键点之间的区域为道岔区域，则需考虑进路中道岔区段解锁的时机，当列车占用一个道岔区段时，组成该道岔的几个轨道区段同时为锁闭状态，除此之外，仍需考虑车站咽喉区道岔与咽喉区其他道岔间在作业上存在着互相干扰和相互妨碍的限制条件时的情况；则由同一道岔所形成的两个分区或联动道岔形成的多个分区，如具备独占性原则，需合并为一个分区；步骤C具体包括：考虑信号系统控车模型、各子系统间工作流程、信号设备反应时间及实际作业中人机交互时间，建立超高速磁悬浮列车不同分区类型的闭塞时间模型：C1.建立接车分区的闭塞时间模型；C2.建立发车分区的闭塞时间模型；C3.由于车站股道分区为并行的站停作业，闭塞时间模型仅包括列车在分区的物理占用时间，因此不对其建立闭塞时间模型；C4.建立区间分区的闭塞时间模型；步骤D具体包括：D1.建立线路设计能力最大化和供电分区建设成本最小化的目标函数；以平均发车间隔为指标衡量设计能力，以闭塞分区的个数为指标衡量供电分区建设成本，建立如下目标函数： 其中f1、f2分别为设计能力目标函数和分区建设成本目标函数；为平均发车间隔；N为闭塞分区的划分个数；目标函数的输入变量为分区个数和对应的分区长度；目标函数的计算步骤如下：首先，确定进路占用计划所涉及的进路集合R，对进路集合R采用遍历算法，得到给基于不同进路组合的所有可能的进路占用计划，并且基于最不利的进路占用计划形成初始区间-车站一体化运行计划；然后，对线路基础设施、列车动力学模型及信号系统三方面数据进行建模，并结合步骤A中建立的各种数据模型并利用单车仿真平台，计算每条列车路径在最不利列车运行计划下的单车仿真曲线，并调用步骤C的各种闭塞时间模型，计算列车路径在个分区的闭塞时间，得到各个分区的闭塞时间窗；最后，基于极大自动机理论不断堆积每一条列车路径，建立能力计算模型，并通过该能力计算模型计算列车平均发车间隔；上述能力计算模型具体算法为：1极大自动机理论：极大自动机理论结合了堆模型和Max-plus代数；堆模型可定义为一个五元组C＝P,B,M,S,F，其中P为任务集合，B为资源集合，M为的态射，大小|B|×|B|维的矩阵，S为堆模型的上界集合，F为堆模型的下界集合；Max-plus代数由共同组成，其中域为在域上定义的两个运算；对于定义ε＝-∞,e＝0，二元运算规则如方程组3所示： 假设矩阵A＝aij,矩阵运算规则计算如方程组4所示： 为简化计算，通常省略符号；2能力计算假设一个列车运行计划周期已知，分区b1的起点为车站停车点，横轴为分区、纵轴为时间，基于闭塞时间窗的各列车路径在空间上占用不同的分区，在时间上依据其各分区占用开始和占用结束时刻，不断堆积；通过极大自动机的代数运算得到堆积后运行计划周期的基础设施占用时间，从而进一步计算平均发车间隔；堆模型五元组中P＝{p1,p2,...,pk,...,pK,pK+1}为一个运行计划周期的列车路径集合，pk为第k条列车路径，前K条列车路径互不重复，最后一条列车路径pK+1与第一条列车路径p1相同；Bpk＝{b1,b2,...,bn,...,bN}为第k条列车路径的分区集合，bn为第n个分区，N为分区总数；S,F为每条列车路径从0时刻开始发车形成的闭塞时间窗上界集合和下界集合，Sk,n,Fk,n为第k条列车路径在第n个分区的闭塞时间窗的上界和下界，如方程组5所示： 其中分别代表第k条列车路径在第n个分区的进路建立时间、反应时间、接近时间、占用时间、出清时间和解锁时间；定义“堆模型”的态射矩阵Mpk，计算如方程组6所示： 矩阵Mpkij中若i＝j，为分区i的堆模型高度；首先，根据方程组4的矩阵运算规则计算基于一个列车运行计划周期下P＝{p1,p2,...,pk,...,pK}的能力占用矩阵MP，如下式7所示：MP＝Mp1p2...pk...pKpK+1＝Mp1...Mpk...MpKMpK+17其次，根据能力占用矩阵MP计算一个列车运行计划周期在堆积后形成的大小为1×|B|维的向量ypK，表示堆积前K条列车路径后形成的所有分区下界，如下式8所示： 其中ye＝{e,...,e}是一个1×|B|维的向量，对应一个空运行计划，yPn为堆积K条列车路径后第n个分区的下界；然后，根据堆积后的列车路径结果，计算基础设施占用时间λP，如下式9所示：λP＝yP1-FK+1,1-SK+1,19其中FK+1,1-SK+1,1为重复计算第K+1列车在第一个分区的堆模型高度；一个列车运行计划周期的总发车间隔H如下式10所示： 由于第一条列车路径和第K+1条列车路径相同，总发车间隔H和基础设施占用时间λP的值相同；最后，直接通过基础设施占用时间计算一个列车运行计划周期的平均列车发车间隔如下式11所示： D2.建立约束条件；根据约束条件的性质，分为几何约束和性能约束；几何约束考虑基本分区长度和分区个数的限制，构建几何约束如方程组12所示： 其中，d0、dN已知，分别为出站咽喉区防护点位置和进站咽喉区防护点的位置；ln为第n个分区的长度，lmin、lmax分别为工程人员由现场实际情况确定的分区的最小长度和最大长度；N为分区划分数量，表示分区个数为正整数；从信号系统设计的角度进一步构建性能约束函数：首先，相邻列车运行过程中应符合安全原则，即分区划分的结果满足只有当第k列车出清并解锁第n个分区，第k+1列车才可排列第n个分区进路的条件；其次，前车出清并解锁第一个区间分区后，后车立即排列发车进路，该性能约束如方程组13所示： 其中为压缩列车路径后第k列车出清并解锁第n个分区的时刻，为压缩列车路径后第k+1列车排列第n个分区进路的时刻；根据式8计算压缩列车路径后的堆模型下界，和可由方程组14所示： 步骤E具体包括：E1.解的编码；染色体采用xi＝xi0,xi1,xi2,...,xiN的形式表示分区优化至第i代的一种划分方案，其中N＝xi0，xi0表示当前划分方案下的分区个数，表示第j条染色体中第n个分区的长度，染色体的维度与分区个数有关；E2.种群初始化；种群初始化算法如下所示：输入：分区划分优化模型，种群规模Np，站间距L；输出：种群初始解；具体步骤如下：步骤1：令迭代次数j＝1；步骤2：随机生成分区个数N，记录第j次迭代的时间tj；步骤3：判断当前迭代的时间tj是否大于10s，若小于10s，则跳转步骤3.1，反之跳转步骤3.2；步骤3.1：随机生成各个分区的长度，跳转步骤4；步骤3.2：将区间分区长度N等分后每个分区长度在[l-100,l+100]的范围内随机取值，跳转步骤4；步骤4：判断当前染色体是否符合所有约束条件，若符合，则跳转步骤5，反之，则转入跳转步骤3；步骤5：j＝j+1，如果j＞Np，算法终止，否则跳转至步骤2继续初始化染色体；E3.适应度函数构建；针对诸多约束条件引入外点惩罚函数，进一步构建无约束的适应度函数，目标的适应度函数如下式15所示： 其中，Fu,u＝1,2分别为两个目标下的适应度函数，为迭代过程中呈递增正数列的罚因子，和分别为优化模型中的不等式约束和等式约束；在迭代过程中，若一组染色体满足所有约束时，适应度函数值等于目标函数值；反之，若不满足约束，则后两项取值增大，适应度函数值也将增大；E4.选择、交叉、变异操作；1选择：假设父代种群记为Pg，首先通过二元锦标赛策略，每次从当前种群中取出两个个体，取其中适应度值较优的染色体放入子代种群，重复该操作直到子代种群规模恢复为Np，选择操作后的子代种群记为P'g；2交叉：将种群P'g中的染色体进行长度分类，选择相同长度的染色体采用模拟二进制交叉算法进行单点交叉操作.假设选取个体P1'，P2'进行交叉，其交叉后的个体如方程组16所示： 其中β与随机数μ∈[0,1]有关，如方程组17所示： 其中，η1为交叉分布参数，取值越大，子代个体与父代个体差异越小；3变异：模拟二进制交叉后的种群随机选择要变异的基因位，通过多项式变异操作生成子代种群Qg，计算如方程组18所示： 其中xmax，xmin分别为相应决策变量的上下边界，η2为变异分布参数，可根据实际进化情况进行调整，若变异的基因位置在第一位，染色体长度改变，重新初始化该条染色体；E5.快速非支配排序；支配的概念，对于闭塞分区多目标问题，两个目标分量fii＝1,2组成的向量任意给定两个决策变量当且仅当，对于都有则支配当且仅当，对于都有且至少存在一个j∈{1,2}，使则弱支配当且仅当，对于使同时，使则与互不支配；1个体拥挤距离a.拥挤度计算对每个个体计算拥挤距离，选择拥挤距离大的个体；个体拥挤度的计算见下式19： 其中id表示第i点的拥挤度，表示第i+1点的第j个目标函数值，表示第i-1点的第j个目标函数值；b.拥挤度比较算子拥挤度比较算子的定义：个体i与另一个体j比较，只要下面任意一个条件成立，则个体i获胜：Ⅰ.如果个体i所处非支配层优于个体j所处的非支配层，即irank＜jrank；Ⅱ.如果他们有相同的等级，且个体i比个体j有一个更大的拥挤距离，即irank＝jrank且id＞jd；第一个条件确保被选择的个体属于较优的非劣等级；第二个条件根据它们的拥挤距离选择由于在同一非劣等级而不分胜负的两个个体中位于较不拥挤区域的个体，即有较大的拥挤度id；胜出的个体进入下一个操作；E6.精英策略，保留父代中的优良个体直接进入子代，防止获得的Pareto最优解丢失；将第t次产生的子代种群和父代种群合并，对合并后的新种群进行非支配排序，然后按照非支配顺序添加到规模为N的种群中作为新的父代；E7.判断是否满足迭代终止条件，若当前迭代次数满足最大迭代次数，则停止迭代，输出最优解，否则，通过交叉变异产生新的子代种群Qg+1，将Pg+1和Qg+1合并形成新的种群Rg，重复E4到E6的操作。

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