基于混沌粒子群算法的高速旅客列车优化调度

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2007年第2期

论文作者：高立群 任苹 李楠

文章页码：176 - 371

关键词：列车调度;多目标优化;混沌粒子群优化算法;惩罚函数方法;

摘    要：列车优化调度是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题.在优化过程中,考虑了特快旅客列车中途离开时间和整个运行时间等因素.首次将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)技术引入列车优化调度,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的列车优化调度方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.