本文關(guān)鍵詞： 自適應(yīng)粒子群 多目標(biāo)選址 數(shù)字地圖 城市軌道交通網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)急救援站　出處：《鐵道工程學(xué)報(bào)》2015年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究目的:目前我國越來越多的城市邁入了城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營階段,這對(duì)城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)急救援體系提出了更高要求,其中,應(yīng)急救援站是救援體系的關(guān)鍵。為此,本文提出以滾動(dòng)式多步求解的方法建立粒子維度自適應(yīng)模型,求解城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急救援站多目標(biāo)選址問題,并采用Matlab與數(shù)字地圖相結(jié)合的方式,計(jì)算覆蓋北京地鐵全網(wǎng)的應(yīng)急救援站最少數(shù)量及最佳位置分布。研究結(jié)論:(1)本文提出以滾動(dòng)式多步求解方式來改進(jìn)傳統(tǒng)的粒子群聚類算法,改進(jìn)后的算法能夠自適應(yīng)地求解聚類簇?cái)?shù);(2)應(yīng)用改進(jìn)后的粒子群算法能自動(dòng)求解不同軌道交通線網(wǎng)中的應(yīng)急救援站最少數(shù)量,且求解結(jié)果優(yōu)于已有相關(guān)研究;(3)本文在適應(yīng)度函數(shù)中增設(shè)影響權(quán)重,可解決選址過程中的多目標(biāo)約束問題;(4)本文提出的粒子維度自適應(yīng)方法同樣可以用在解決聚類條件相同、類群邊界明確的其他類似問題上。
[Abstract]:Research objective: at present, more and more cities in our country have entered the stage of urban rail transit network operation, which puts forward higher requirements to the emergency rescue system of urban rail transit network, among which, Emergency rescue station is the key of the rescue system. In this paper, a rolling multi-step solution method is proposed to set up a particle dimension adaptive model to solve the multi-objective location problem of emergency rescue station in urban rail transit network. Using the combination of Matlab and digital map, the minimum number and optimal location distribution of emergency rescue stations covering the whole Beijing subway network are calculated. (conclusion 1) in this paper, a rolling multi-step solution is proposed to improve the traditional particle swarm clustering algorithm. The improved algorithm can solve the cluster number adaptively. The improved particle swarm optimization algorithm can automatically solve the minimum number of emergency rescue stations in different rail transit networks. And the result is better than that of related research in this paper. In this paper, the influence weight is added to the fitness function, which can solve the multi-objective constraint problem in the process of location selection. The particle dimension adaptive method proposed in this paper can also be used to solve the clustering problem under the same conditions. Other similar problems with explicit boundary of class groups.
【作者單位】： 重慶市軌道交通建設(shè)辦公室;北京交通大學(xué);
【基金】：鐵道部科技研究開發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2010G009-F)
【分類號(hào)】：U298.6

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1529533