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2023年数维杯b题节能列车运行控制优化策略(二)节能列车运行控制优化策略1. 背景介绍•数维杯是一个创新科技大赛，旨在鼓励青年学生在工程领域寻找解决方案。
•2023年数维杯的b题是关于节能列车运行控制优化策略的研究，这是一个重要的领域。
2. 目标•提供优化方案，为节能列车的运行控制提供切实可行的策略。
•实现对能源消耗的最小化，并确保列车运行的效率和安全。
3. 策略一：动力系统优化•研究列车动力系统，并对其进行优化改进，以降低能源消耗。
•使用高效的电力传输系统，例如采用直流传输，降低能量损耗。
•探索新型动力系统，如氢动力或混合动力，以减少对传统燃料的依赖。
4. 策略二：列车行驶控制优化•利用先进的控制系统，如预测性控制和智能控制算法，来优化列车的行驶过程。
•将列车的速度、加速度等参数与线路路况、列车负载等因素相匹配，以降低能源消耗。
•通过数据分析和模型预测，实现列车行驶过程的精确控制，避免能源的浪费。
5. 策略三：车轨系统优化•优化车轨设计，减少列车行驶时的摩擦阻力和能量损耗。
•增加轨道的真空度，减少列车与轨道之间的空气阻力。
•开发新型材料，如陶瓷材料，减少轨道磨损和能量损耗。
6. 策略四：能源回收利用•研究并开发能源回收利用技术，将列车行驶过程中产生的能量损耗最小化。
•利用制动能量回收技术，将制动时的能量转换为电能存储起来，供给列车的其他部分使用。
•探索列车行驶过程中其他潜在的能源回收利用方式，如太阳能、风能等。
7. 策略五：列车负载优化•在合理范围内优化列车负载，以减少额外能源消耗。
•通过行李、座位等布置的优化设计，最大限度地提高列车的载客量。
•采用先进的重量传感技术，实时监测列车负载情况，并进行相应调整。
8. 结论•通过动力系统优化、列车行驶控制优化、车轨系统优化、能源回收利用和列车负载优化等多种策略，可以有效提高节能列车的运行效率。
•对于2023年数维杯b题而言，这些策略将为参赛者提供重要的参考和创新方向。
物流车辆调度中的模拟退火算法实践物流车辆调度问题是一个经典的组合优化问题，目的是在给定配送点的情况下，合理安排车辆的路径和顺序，以最小化总行驶距离或时间成本。
这是一个NP困难问题，传统的算法往往难以找到全局最优解。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多启发式算法，其中一种被广泛应用的算法是模拟退火算法。
模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是由Kirkpatrick等人在1983年提出的一种经典的全局优化算法。
它借鉴了固体退火的原理，利用“接受差解、减小温度”的策略来逐步搜索最优解空间。
在物流车辆调度问题中，模拟退火算法的关键是定义合适的状态空间和目标函数。
状态空间可以用来表示车辆的路径和顺序，而目标函数可以衡量一个解的质量，通常为总行驶距离或时间成本。
模拟退火算法通过迭代搜索和接受差解的机制，使得在较短的时间内找到较好的解决方案。
首先，我们需要初始化一个解空间，可以将每个配送点视为一个节点，车辆的行驶路径就是节点之间的连接。
然后，我们随机生成初始解，即每个车辆的路径和顺序。
接下来，我们通过迭代的方式搜索解空间。
在每次迭代中，我们将对当前解进行一些变化操作，如颠倒路径中的一段子序列、交换车辆的路径、移动一个节点等。
然后，计算新解的目标函数值，若新解更优，则直接接受；若新解较差，我们继续以一定的概率接受，这个概率是根据一个接受概率函数和当前温度来计算的。
在模拟退火算法中，温度概念被引入以控制接受差解的概率。
开始时，温度较高，接受差解的概率较大，有助于跳出局部最优解，逐渐降低温度，接受差解的概率也随之下降，使算法更趋向于局部最优解，最终冷却至接近于0，得到全局最优解。
在实践中，调整模拟退火算法的参数设置至关重要。
例如，初始温度、降温速率、迭代次数等参数的合理选择对算法的性能和结果有很大影响。
一般情况下，可以通过多次试验和调整来找到合适的超参数。
除了参数设置，一些技巧和启发式方法也可以应用于模拟退火算法的实践中以提高解的质量。
铁路交通行业列车调度系统优化方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与技术路线 (3)第二章列车调度系统现状分析 (4)2.1 列车调度系统概述 (4)2.2 现有列车调度系统存在的问题 (4)2.3 列车调度系统优化需求分析 (4)第三章列车运行图优化 (5)3.1 列车运行图设计原则 (5)3.2 列车运行图优化方法 (5)3.3 列车运行图优化案例分析 (6)第四章调度指挥系统优化 (6)4.1 调度指挥系统结构分析 (6)4.2 调度指挥系统优化策略 (7)4.3 调度指挥系统优化实施步骤 (7)第五章列车运行监控与预警 (8)5.1 列车运行监控技术概述 (8)5.2 列车运行监控优化策略 (8)5.3 列车运行预警系统构建 (9)第六章通信与信息传输优化 (9)6.1 通信系统在列车调度中的应用 (9)6.1.1 概述 (9)6.1.2 通信系统的主要功能 (9)6.2 通信系统优化策略 (10)6.2.1 提高通信系统可靠性 (10)6.2.2 优化通信网络结构 (10)6.3 信息传输安全与稳定性优化 (10)6.3.1 信息加密与认证 (10)6.3.2 信息传输稳定性优化 (10)6.3.3 信息传输抗干扰优化 (10)第七章人力资源优化配置 (10)7.1 人力资源在列车调度中的作用 (10)7.1.1 提高调度效率 (10)7.1.2 保障安全运行 (10)7.1.3 促进业务发展 (11)7.2 人力资源优化配置策略 (11)7.2.1 合理设置岗位 (11)7.2.2 优化人员结构 (11)7.2.3 实施动态管理 (11)7.2.4 强化激励机制 (11)7.3 人力资源培训与考核 (11)7.3.1 培训体系构建 (11)7.3.2 培训方式多样化 (11)7.3.3 考核制度完善 (12)7.3.4 考核结果运用 (12)第八章列车调度系统智能化 (12)8.1 智能化调度系统概述 (12)8.2 智能化调度系统关键技术 (12)8.3 智能化调度系统应用案例 (12)第九章列车调度系统安全管理 (13)9.1 列车调度系统安全风险分析 (13)9.1.1 风险识别 (13)9.1.2 风险评估 (13)9.2 安全管理措施与策略 (13)9.2.1 硬件设备安全管理 (13)9.2.2 软件系统安全管理 (14)9.2.3 人员安全管理 (14)9.3 安全管理与应急响应 (14)9.3.1 安全管理组织 (14)9.3.2 应急响应流程 (14)9.3.3 应急响应资源保障 (14)第十章列车调度系统优化实施与评价 (14)10.1 优化方案实施步骤 (14)10.1.1 明确优化目标 (14)10.1.2 制定优化方案 (15)10.1.3 优化方案试点 (15)10.1.4 优化方案推广 (15)10.1.5 持续跟踪与调整 (15)10.2 优化方案实施效果评价 (15)10.2.1 评价指标体系 (15)10.2.2 数据收集与分析 (15)10.2.3 效果评价 (15)10.3 持续改进与未来发展建议 (15)10.3.1 技术创新 (15)10.3.2 人员培训 (15)10.3.3 设备更新 (15)10.3.4 政策支持 (16)10.3.5 跨界合作 (16)第一章绪论1.1 研究背景我国经济的快速发展，铁路交通作为国家重要的基础设施，其地位和作用日益凸显。
一种结合时刻表调整的列车节能驾驶优化方法盛昭; 蔡伯根; 上官伟; 王剑【期刊名称】《《铁道学报》》【年(卷),期】2019(041)010【总页数】8页(P68-75)【关键词】高速列车; 粒子群-模拟退火算法; KKT条件; 列车运行优化; 时刻表【作者】盛昭; 蔡伯根; 上官伟; 王剑【作者单位】北京交通大学电子信息工程学院北京 100044; 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京 100044【正文语种】中文【中图分类】U284.48; U292近年来，我国高速铁路行业发展迅速。
截至2016年底，国内高速铁路营运里程已经达到2.2万km，2017年6月25日“复兴号”中国标准动车组在京沪高铁正式双向首发[1]，并于9月21日率先实现了时速350 km运营，成为了世界上运营时速最快的高速列车。
高速铁路在给广大群众带来快捷便利的同时，大量的能源消耗也成为一个不能忽视的问题。
在保障高速列车系统安全可靠的前提下，开展以降低高速列车运营能耗水平为目的的关键理论技术与方法研究具有重要现实意义。
有关列车运行节能优化方面的研究可以从以下几个方面考虑：(1) 车体本身的优化研究：采用轻量化车体的设计以及流线形车头的设计来减少运行中的阻力，使用高效率牵引设备提高能量的利用率。
(2) 轨道线路优化设计的研究：通过减少线路中的坡度、曲线段以及隧道来减少运行中的阻力。
(3) 列车驾驶策略的优化研究：通过速度曲线优化、再生制动的使用减少运行中的能耗。
(4) 列车运输组织的优化研究：通过优化运行图和时刻表降低线路整体运输能耗。
前两方面是线路、车辆设计之初需要重点考虑的问题，本文的研究工作重点关注后两条。
文献[2-3]对列车节能驾驶和时刻表优化两个方面的研究工作进行了详细的总结。
在列车操纵优化方面，文献[4]将动态规划法和离散型数学解析法应用于求解水平轨道无限速的列车运行模型。
文献[5]提出了基于简单模型的列车运行优化方法，并给出了几种列车运行最优轨迹的描述。
第３ ６卷第４期２ ０ １ ４年４月铁 道 学 报ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＨＥ ＣＨＩＮＡ ＲＡＩＬＷＡＹ ＳＯＣＩＥＴＹＶｏｌ．３６ Ｎｏ．４Ａｐｒｉｌ ２０１４收稿日期：２０１３－０１－１４；修回日期：２０１３－１２－３１基金项目：高等学校博士学科点专项科学基金（２０１３０００９１２００３５）；国家高技术研究发展计划（２０１１ＡＡ１１０５０２）；北京交通大学基本科研业务费专题（２０１３ＪＢＭ１２１）作者简介：荀 径（１９８２—），男，北京人，讲师，博士。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｘｕｎ＠ｂｊｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ文章编号：１００１－８３６０（２０１４）０４－００１４－０７列车节能操纵优化求解方法综述荀 径１，２，杨 欣１，２，宁 滨１，王义惠１，李坤妃１（１．北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京 １０００４４；２．北京交通大学城市轨道交通北京实验室，北京 １０００４４）摘 要：本文介绍列车节能操纵优化研究的基本问题。
基于求解方法的特征对已研究的方法进行分类，将其分为：解析方法、数值方法和仿真方法。
分析各个方法的研究现状与投入应用的情况。
解析方法求解速度快，且能得到理论上的最优解，为了保证存在有效解，需要进行简化处理；数值方法易于处理较复杂的目标函数，但求解得到的往往是局部最优，收敛性不能保证；仿真方法速度较慢，并不适于在线计算，但其思路简单，易于理解，是一种实用性较强的离线寻优方法。
对列车节能操纵优化方法的研究前景进行了展望。
关键词：列车驾驶；节能操纵；优化算法中图分类号：Ｕ２６８ 文献标志码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－８３６０．２０１４．０４．００３Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｔｒａｉｎ ＯｐｅｒａｔｉｏｎＸＵＮ Ｊｉｎｇ１，２，ＹＡＮＧ Ｘｉｎ１，２，ＮＩＮＧ Ｂｉｎ１，ＷＡＮＧ Ｙｉ－ｈｕｉ １，ＬＩ Ｋｕｎ－ｆｅｉ １（１．Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｒａｉｌ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｓａｆｅｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００４４，Ｃｈｉｎａ；２．Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｕｒｂａｎ Ｒａｉｌ Ｔｒａｎｓｉｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００４４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｉｓｓｕｅｓ ｏｆ ｔｒａｉｎ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉｏｕｓ ａｐ－ｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｒｅｖｉｅｗｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｗｅｒｅ ｔｈｅｎ ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｄ ｉｎｔｏ ｔｈｒｅｅ ｔｙｐｅｓ：ｔｈｅ ａｎａｌｙｔｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄ，ｎｕｍｅｒｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｔｕｄｉｅｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅｔｈｒｅｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ：Ｔｈｅ ａｎａｌｙｔｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｆａｓｔ ｉｎ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ，ｉｓ ｒｅａｄ－ｙ ｔｏ ｇｅｔ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｕｍ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｌｙ ａｎｄ ｎｅｅｄｓ ｔｏ ｓｉｍｐｌｉｆｙ ｔｈｅ ｈａｎｄｌｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｓｏ ａｓ ｔｏ ａｓｓｕｒｅ ｔｈｅ ａｖａｉｌａ－ｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｎｕｍｅｒｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｓｕｉｔ ｆｏｒ ｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｂｕｔ ｏｆｔｅｎ ｙｉｅｌｄｓｔｈｅ ｏｐｔｉｍｕｍ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｌｏｃａｌｌｙ ａｎｄ ｉｔｓ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｃａｎｎｏｔ ｂｅ ｇｕａｒａｎｔｅｅｄ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｔｏｏ ｓｌｏｗ ｔｏ ｂｅｕｓｅｄ ｆｏｒ ｏｎ－ｌｉｎｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ，ｈｏｗｅｖｅｒ，ｉｔ ｉｓ ｓｉｍｐｌｅ ｉｎ ｔｈｉｎｋｉｎｇ，ｅａｓｙ ｉｎ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ａｎｄ ｈｉｇｈｌｙ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｉｎ ｏｆｆ－ｌｉｎｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｐｒｏｓｐｅｃｔ ｏｆ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｉｎ ｅｎｅｒｇｙ－ｓａｖｉｎｇ ｄｒｉｖｉｎｇ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｗａｓｌｏｏｋｅｄ ｆｏｒｗａｒｄ ｔｏ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｔｒａｉｎ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ；ｅｎｅｒｇｙ－ｓａｖｉｎｇ ｄｒｉｖｉｎｇ；ｏｐｔｉｍａｌ ａｐｐｒｏａｃｈ 由于能源价格的不断上涨和对环境保护的日益重视，人们对于提高交通系统能源使用效率的呼声越来越高。
基于2阶段优化的高速列车节能运行仿真研究曹佳峰;刘斌【摘要】According to high-speed train traction calculation, the two-stage optimization method for ramp operation optimization and whole coasting optimization was proposed. The train energy-saving model under the constraint of timing was constructed, by taking energy-saving operation as the goal and considering the actual running condition of the ramp. In the first stage, the railway line ramp was discretized, and the genetic algorithm was employed to search the speed combination sequence of the energy consumption of the train. The model was transformed into an optimization problem, and the train speed curve was obtained. In the second stage, the genetic algorithm was used to select the coasting position and the reasonable interval of coasting speed in the middle stage of the train running, and the train speed curve was optimized again. Taking Jinan-Tai'an high-speed railway station as an example, after two-stage optimization, the energy-saving effect of CRH3high-speed train is 11.63%.%以高速列车牵引计算为基础,节能运行为目标,充分考虑实际运行线路条件,提出包含坡道运行优化和全线惰行优化的两阶段优化方法,分别构建定时约束下的列车节能模型.第1阶段,将线路坡道离散化,使用遗传算法搜索列车运行能耗最小时的速度组合序列,将模型求解转化为最优化问题,获得列车速度运行曲线;第2阶段,通过遗传算法在列车的中间运行阶段选择合理的惰行位置和惰行区间速度,再次优化列车速度曲线.以济南—泰安为站间实例进行仿真,经过2阶段优化后,CRH3型高速列车节能效果达11.63%.【期刊名称】《铁道科学与工程学报》【年(卷),期】2018(015)004【总页数】8页(P821-828)【关键词】高速列车;节能运行;2阶段优化;遗传算法;仿真【作者】曹佳峰;刘斌【作者单位】兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州 730070;兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】U238高速列车具有安全正点、舒适便捷和运输能力强等特点，并在交通中扮演越来越重要的角色[1]。
基于改进退火算法的高速列车开行方案研究蒲松;陈钉均;王文宪【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2015(032)007【摘要】为实现运输企业的利益最大化,以及减少铁路乘客的出行成本,构建高速旅客列车开行方案的多目标规划模型,针对传统智能优化算法在求解该问题时需要结合开行方案评价体系,并结合其它算法,结构较为复杂的缺陷,提出了一种基于算法解析空间改进的模拟退火算法进行求解仿真.算法解析空间的构造思路是:综合运用客座率、停站率等确定列车开行方案编制的主要指标,确定列车的类型与停站方案,根据乘客的旅行时间,运用时间比原则进行客流分配,并计算列车的开行对数.以京沪高速铁路为算例的仿真结果表明,基于解析空间改进的模拟退火算法在收敛速度以及解的质量上均有较大改进,可为高速列车开行方案设计问题提供有效解决方案.【总页数】4页(P150-153)【作者】蒲松;陈钉均;王文宪【作者单位】西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都610031;西南交通大学全国铁路列车运行图编制研发培训中心,四川成都610031;西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都610031;西南交通大学全国铁路列车运行图编制研发培训中心,四川成都610031;西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都610031;西南交通大学全国铁路列车运行图编制研发培训中心,四川成都610031【正文语种】中文【中图分类】U292.4【相关文献】1.基于改进列生成算法的高速列车开行方案优化研究 [J], 蒲松;吕红霞;陈钉均;倪少权2.基于模拟退火算法的改进人工鱼群算法研究 [J], 刘佳;刘丽娜;李靖;陈立潮3.基于模拟退火算法的改进型退火策略研究 [J], 宁德圣;曾光;雷莉;许曦4.基于最小费用最大流改进算法的多种交通方式开行方案协同优化研究 [J], 赵璐阳;王丽娟;宋金凤5.基于改进遗传算法的高速列车节能优化研究 [J], 李娇杨;陈光武因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高速列车调度优化算法与仿真第一章前言近年来，高速列车在我国交通运输系统中渐渐占据了主导地位。
高速列车的运行速度远远超过了传统的铁路交通工具，它的诸多性能优势，比如高速、安全、舒适等，得到了广泛的认可和追捧。
为了最优化高速列车的调度，实现列车的高效运行，高速列车调度优化算法的研究和应用具有非常重要的现实意义。
第二章高速列车调度优化算法的基本原理高速列车的调度优化是一个NP-hard问题，需要采用较为复杂的算法进行求解。
针对这种情况，我们常用贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等来进行求解。
下面，我们简单介绍这几种算法的基本原理。
2.1 贪心算法贪心算法是一种基于贪心思想解决优化问题的算法。
它的基本思想是在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，从而导致全局最优解的出现。
在高速列车调度优化问题中，我们可以通过贪心算法来求解最小平均等待时间、最小换乘次数等优化目标。
2.2 遗传算法遗传算法是一种综合利用自然选择和遗传机制完成优化的方法。
遗传算法模拟了自然界中的进化过程，通过对种群的选择、交叉、变异等操作，不断寻找和逼近最优解。
在高速列车调度优化问题中，我们可以利用遗传算法求解最短时间、最短路径等优化目标。
2.3 模拟退火算法模拟退火算法源于物理领域中的“退火”过程。
该算法通过在每个温度下产生一个状态的随机扰动，从而达到在全局范围内找到最优解的目的。
在高速列车调度优化问题中，我们可以利用模拟退火算法求解最小车站缓存量、最小限制列车延迟数等优化目标。
第三章高速列车调度仿真高速列车调度仿真可以有效支持高速列车调度优化算法的研究和应用。
通过对高速列车运行过程的虚拟仿真，我们可以得到高速列车在运行过程中的各种状态信息，包括速度、位置、时间、耗时等，从而系统地了解高速列车的运行特性和规律。
3.1 高速列车调度仿真的流程高速列车调度仿真的流程主要可以分为以下几个步骤：（1）构建高速列车调度仿真模型；（2）制定仿真模型的实验设定，包括时间、车站、列车、乘客等信息；（3）进行仿真实验，并收集数据；（4）对仿真结果进行分析和评估；（5）优化算法的调整和验证。
模拟退火算法在配送路线优化中的应用第一章绪论随着社会经济的发展，配送问题日趋复杂。
对于快递、物流等行业而言，如何优化配送路线已经成为一个非常切实可行的问题。
配送路线优化问题需要兼顾时间成本及及物流成本等多方面因素，需要考虑车辆的数量、调度方案以及成本等问题，是一种非常复杂的问题。
而模拟退火算法是一种原理简单、易实现、适用范围广的全局优化算法，在优化问题中得到了广泛的应用。
本文将介绍模拟退火算法在配送路线优化中的应用。
第二章相关理论2.1 配送路线优化配送路线优化是物流行业的核心问题之一，在保证货物的准确性和速度的前提下，将配送车辆的成本和时间成本最小化。
配送路线优化需要考虑到需求点、车辆、节点、路径、成本等因素。
常见的方法包括贪心算法、动态规划算法和遗传算法等，但都存在一定的局限性。
2.2 模拟退火算法模拟退火算法是一种全局优化算法，其基本思想是从一个估计解开始，通过一定的随机扰动跳出局部最优解，并接受更优的解，逐步趋于全局最优解。
模拟退火算法基于随机性，可以跳出局部最优解，提高搜索效率。
同时，模拟退火算法的参数优化比较便捷，在可接受的时间内，可以得到不错的优化效果。
因此，模拟退火算法在优化问题上有广泛的应用。
第三章模拟退火算法在配送路线优化中的应用3.1 问题描述假设有一个货物配送中心和多个客户，中心可以租用一辆车进行配送。
与客户之间的距离已知，配送车辆的载荷及行驶速度也已知。
现需要求出在保证货物准确性和快递速度的前提下，配送车辆的成本和时间成本最小化的最优路径。
3.2 模拟退火算法实现为了解决上述问题，我们可以采用模拟退火算法进行求解。
具体实现如下：1.确定初始解集，即各个客户之间的配送路径。
2.设置退火控制参数，包括退火初始温度T0、退火速率a、内循环步数、最小温度等参数。
3.在一定的概率下，以当前解集为基础，在邻域解集中寻找新解，并计算新解能量。
4.当新解能量小于当前解集能量时，接受新解集，否则以概率e^[-(新解集能量-当前解集能量)/T]接受新解集。
《装备制造技术》2018年第07期城市轨道交通以其高效、便捷、环保、载客量大等运输特点，近年来在我国得到了迅猛发展。城市轨道交通系统运量庞大，随之而来的是巨大的能量消耗，因此设计合理的节能优化控制策略来降低列车运行能耗一直是国内外学者的研究热点。关于轨道交通列车节能优化控制，国内外已有一些学者进行了系统性的研究。王智鹏[1]等人从线路整体出发，以惰行控制点为控制策略，结合控制策略与时间、构件牵引力、制动力等参数的表达式，并通过迭代思想设计仿真算法，最终应用改进的遗传退火算法求解。黄友能[2]等人将优化过程分为两段，先对单列车站间运行建模，再将求得的速度序列应用于多站，优化全程时刻表，最终用粒子群算法求解。王鹏玲[3]等人通过对运动学方程的等效变换，将列车运行速度分割为多段积分，并引入舒适度作为约束条件之一，建立列车节能优化模型，并划分不同坡道以设立对应的驾驶策略，最后通过动态化遗传算法中的选择压力等参数，改进遗传算法并求解。Ke原malKeskin[4]等人将列车运行的不同阶段离散为N段以建立列车运行模型，并利用大爆炸算法寻找最合适的工况转换点。RuijunCheng[5]等人基于优秀驾驶员的经验数据，建立了专家知识系统，并利用反馈思想，建立了两种在线优化算法，以实现对高速动车的多目标控制。NingZhao[6]等人整合了影响地铁运行的各个因素间的内在联系和各组列车间的时间联系，同时考虑列车运行时刻表与运行轨迹的关系，以提高同时刹车列车组的个数为目标，建立最优化时刻表算法来最大化利用列车再生制动能。WilliamCar原vajal-Carreno[7]等人对现有的列车轨道通信系统进行
改进，通过对两辆列车间的动态关系进行分析，建立了基于模糊理论的列车追踪算法，证明了在对运行时间和稳态有微小影响的情况下，此算法比现有的CBTC基础算法更加节能。
以上研究没有全面地考虑列车实际运行线路的复杂性以及约束条件的多样性。将问题简单化和运行模式理想化，因此在模型建立以及约束条件方面不够完善。本文结合文献[8]中复杂线路中的一种下坡弯道复合路线情况进行分析建模，获得了较为精确的列车单站单区间行驶模型，并应用改进模拟退火算法实现优化仿真。
1列车运行模型1.1列车运行基本模型假设列车采用4辆动车2辆拖车的编组方式，由于列车总长度远小于线路总长，因此在建立运动学模型时可将列车看为一个整体。由牛顿第二定律建立运动基本数学模型。Mv忆=琢Ftr-茁Rb-Rv（v）-Re
dx2d2t=dvdt，dx
dt越v
琢+茁=1且琢、茁越0或1
扇
墒设
设设设设设缮设
设设设设设
（1）
其中Ftr为列车轮周牵引力；Rb为机械制动力；Rv（v）为基本阻力；Re为附加阻力；x为该对应时刻列
复杂线路列车驾驶的改进模拟退火节能优化王锋，贺德强，杨严杰，李珍贵，朱婕（广西大学机械工程学院，广西南宁530004）
摘要：针对复杂线路条件下城市轨道交通列车节能优化控制中的下坡弯道复合线路，以降低城市轨道交通中列车站间运行的能耗为目标，分析了该情况下列车站间节能驾驶策略，建立了列车能耗模型，并通过改进模拟退火算法寻找到最优解。以南宁地铁一号线实际线路数据和车辆参数为基础，对优化方法进行了仿真计算。仿真结果表明，本优化算法比传统策略减少列车能耗2.88%.关键词：复杂路线；节能优化；列车能耗；数值计算；改进模拟退火算法
中图分类号：U268.6文献标识码：A文章编号：1672-545X（2018）07-0055-04
收稿日期：2018-04-08基金项目：广西自然科学基金重点项目（2017GXNSFDA198012）；广西研究生教育创新计划项目（YCSW2018033）作者简介：王锋（1996-），男，福建福州人，本科，研究方向：机械设计制造及自动化。
55EquipmentManufacturingTechnologyNo.07，2018车位置；v为该时刻速度；M为列车质量；P为牵引功率；琢、茁为牵引制动系数，处于牵引时间段内，琢=1、茁=0，处于制动时间段内琢=0，茁=1[6]
.
1.2复杂线路下列车所受阻力分析列车运行复杂路线是指具体考虑线路弯道、上坡、下坡三种路况，以及这三种路况的组合路况而形成的路线。基于此种复杂路线，可建立比不考虑具体路况的传统节能优化模型更为精确可行的列车节能优化模型。传统列车运行过程如图1所示。
考虑下坡复合路线[8]，如图2所示。将运行路线分为11个阶段，依次为S1、S2、S3…S11
.
在整个运行过程，基本阻力主要包括空气阻力，列车各零件间阻力等，其始终存在。由戴维斯阻力方程，单位基本阻力[9]为：W（v）=a+bv+cv2
（2）
其中W（v）为单位基本阻力；a、b、c为经验常数，由具体列车运行时测定。因此列车所受基本阻力：Rv（v）=M伊W（v）（3）
然而在各个阶段，附加阻力的大小和类型并不相同，因此对各个阶段附加阻力进行独立分析：（1）S1段的附加阻力由起动阻力和隧道阻力组成，其中起动阻力主要是由电机刚启动时升温吸收的能量产生，其大小可根据文献[9]计算。即
Re1=Rs+Rtu
Rs=M伊ws
Rtu=M伊wtu（v）
扇
墒设
设设设设缮设设设设设
（4）
其中Rs为启动阻力，Rtu为隧道附加阻力，wtu（v）为单位隧道附加阻力。针对普遍的有限制坡道，其单位隧道附加阻力可由经验公式确定[10]：wtu（v）=Ls伊v2107（5）
其中Ls为隧道长度。ws为单位基本起动阻力，城轨车辆的单位起动
阻力ws大小为[9]：ws
=5（6）
（2）S3段对应下坡加速，此时附加阻力由坡度阻力（或助力）和隧道附加阻力组成：Re3=Ri+Rtu
Ri=M伊wi
嗓（7）其中Ri为坡度附加阻力；wi为单位坡度附加阻力；隧道阻力计算公式同上，不再列出。考虑到该情况下列车的长度可能大于坡道长度，因此在计算坡度力时建立多质点模型计算，即单位坡度附加阻力的大小为[11]：
wi
=
nk=1移
l
kik
l（8）
其中n为列车车厢数；lk表示第k节车厢长度，为列车长度；l为第k节车厢对应坡度，上坡时ik为正数，下坡时ik为负数。（3）S6段为弯道段，此时的附加阻力由曲线附加阻力、隧道阻力组成，即Re6=Rc+Rtu
Rc=M伊wc
嗓（9）其中Rc为曲线附加阻力；wc为单位曲线附加阻力，其公式为[8]：
Wc
=
600r，（Lc
逸L）
600r伊LcL，（L约Lc）
扇
墒设
设设设设设缮设设设设设设
（10）
其中r为曲线半径，Lc为曲线长度，L为列车长度。（4）S5、S10段的附加阻力为再生制动阻力和隧道附加阻力，即Re10=Rre+Rtu（11）
根据参考文献[2]，再生制动阻力可由下式计算：
Rre
=
Pdv，v逸vd且U
s
约DC1500V
Fb，vg臆v臆vd且Us
约DC1500V
Fb，v逸ve且Us
逸DC1500V
扇墒设
设设设设设缮设
设设设设设
（12）
图2复杂线路下列车运行过程v/（m/s）Vmax
Vmin
起
动加速
匀速行驶惰行机械制动再生制动s/m惰行匀速行驶下坡加速
弯道后加速
弯道行驶
弯道前减速
S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11
图1传统列车运行过程v/（m/s）Vmax
Vmin
起
动加速
匀速行驶
惰行
机械制动再生制动s/m
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