Resumen

Se propone un algoritmo genético de multipoblación en paralelo (PMPGA) para optimizar la estrategia de control del tren, que reduce el consumo de energía en un tiempo de funcionamiento especificado. El artículo consideró no solo el consumo de energía, sino también el tiempo de funcionamiento, la seguridad y la comodidad de viaje. También se aplicaron parámetros de una línea ferroviaria real (Ferrocarril de Alta Velocidad Beijing-Shanghai), incluyendo la pendiente, túneles y curvas, para la simulación. Se exploraron detalladamente las propiedades de tracción y frenado del tren para garantizar la precisión del funcionamiento. El PMPGA también se comparó con el algoritmo genético estándar (SGA); también se exploró la influencia de la representación de la función de aptitud en los resultados de búsqueda. Al realizar una serie de simulaciones, se encontraron ahorros de energía, tanto cualitativa como cuantitativamente, que se vieron afectados por la aplicación de los estados de funcionamiento de aceleración y desaceleración.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Algoritmo genético; Estrategia de control de tren; Consumo de energía; Tiempo de funcionamiento; Seguridad; Comodidad al viajar
• Keywords:Genetic algorithm; Train control strategy; Energy consumption; Running time; Security; Riding comfort