一种基于多目标决策的目标速度曲线确定方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种基于多目标决策的目标速度曲线确定方法，包括：根据目标需求确定多目标决策变量，并根据所述多目标决策变量建立多目标决策模型；根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模型的解空间；根据列车运行需求从所述解空间中选择目标解作为目标速度曲线。本发明专利技术实施例通过选择不同的决策变量，建立不同的目标函数，设置不同的约束条件，结合不同的列车运行需求，得到同时满足多个目标的目标速度曲线，从而使列车在ATO控制时，在保证列车安全运行的条件下，达到减少列车延误，提高停车精度，减少运行能耗等目的。

A Method for Determining Target Velocity Curve Based on Multi-objective Decision Making

The embodiment of the present invention discloses a method for determining target speed curve based on multi-objective decision-making, which includes: determining multi-objective decision variables according to target demand, establishing multi-objective decision-making model according to the multi-objective decision-making variables, solving the multi-objective decision-making model according to the objective function and constraints of the multi-objective decision-making model, and obtaining the multi-objective decision-making. The solution space of the model is chosen as the target velocity curve from the solution space according to the train operation requirement. The embodiment of the present invention obtains the target speed curve satisfying multiple targets simultaneously by selecting different decision variables, establishing different objective functions, setting different constraints and combining different train operation requirements, so as to reduce train delay, improve parking accuracy and reduce running energy consumption under the condition of ensuring safe operation of trains in ATO control. Objective.

【技术实现步骤摘要】
一种基于多目标决策的目标速度曲线确定方法
本专利技术实施例涉及轨道交通
，具体涉及一种基于多目标决策的目标速度曲线确定方法。
技术介绍
随着轨道交通的迅捷发展，具备ATO(AutomaticTrainOperation，列车自动控制)控制功能的列车运行控制系统逐渐成为标配。ATO控制过程是ATO根据列车当前状态计算控制量使列车速度追踪目标速度的过程，该过程需要同时满足准时、停准、舒适、节能、线路限速等多个要求。因此，目标速度是保障ATO性能的前提。现有技术中目标速度的计算主要是根据MA(MovementAuthority，移动授权)终点来计算一条满足安全运行的目标速度曲线，但是该曲线无法同时保证其他需求，如列车运行准时性、减少运行能耗等。
技术实现思路
由于现有方法存在上述问题，本专利技术实施例提出一种基于多目标决策的目标速度曲线确定方法。本专利技术实施例提出的一种基于多目标决策的目标速度曲线确定方法，包括：根据目标需求确定多目标决策变量，并根据所述多目标决策变量建立多目标决策模型；根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模型的解空间；根据列车运行需求从所述解空间中选择目标解作为目标速度曲线。可选地，所述根据所述多目标决策变量建立多目标决策模型，具体包括：根据所述多目标决策变量确定各目标决策变量对应的约束条件，并根据所述多目标决策变量和各目标决策变量对应的约束条件建立多目标决策模型。可选地，所述根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模型的解空间，具体包括：根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模型的多目标决策Pareto解空间。可选地，求解所述多目标决策Pareto解空间的方法包括：目标规划法、遗传算法或粒子群算法。可选地，所述根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模型的解空间，具体包括：若所述多目标决策模型包括若干个目标函数和约束条件，则需要满足所有约束条件的情况下，对所述若干个目标函数同时进行优化，得到所述多目标决策模型的解空间。可选地，所述目标函数minf(X)包括：minf(X)＝min(f1(x)，f2(x)，f3(x),f4(x))，其中f1(x)＝t-t0，t0为计划运行时间，x为目标函数的自变量，t表示时间；f2(x)＝Δd，Δd表示列车停车位置与目标停车点间的距离；f3(x)＝ΣΔa/t，f3(x)表示加速度变化率之和，其中加速度变化率Δa/t可用来表示舒适度，a表示加速度，Δa表示加速度的变化，t表示时间；f4(x)＝Σe，f4(x)表示累积能耗，e表示能耗；所述约束条件g(X)包括：g(X)＝(g1(X),g2(X),g3(X))≥0，其中g1(X)＝Vf-V-δ1，g2(X)＝Vtsr-V-δ2，g3(X)＝Vmax-V-δ3，V表示列车速度，Vf表示线路固定限速，Vtsr表示临时限速，Vmax表示列车最高限速，δ1，δ2，δ3表示速度裕量，设置所述速度裕量的目的为防止列车速度超过限速，所述速度裕量与列车区间运行时间呈正相关；所述目标函数与约束条件中的自变量X可以由列车在区间内不同位置处的速度，区间长度和区间运行时间组成。可选地，所述约束条件还包括准时、停准、舒适和节能的任意组合。可选地，所述多目标决策变量包括区间运行时间、停车精度、舒适度、能耗、线路固定限速、临时限速和列车最高限速。可选地，所述列车运行需求包括：列车的区间运行时间要求或列车的停车精度要求。由上述技术方案可知，本专利技术实施例通过选择不同的决策变量，建立不同的目标函数，设置不同的约束条件，结合不同的列车运行需求，得到同时满足多个目标的目标速度曲线，从而使列车在ATO控制时，在保证列车安全运行的条件下，达到减少列车延误，提高停车精度，减少运行能耗等目的。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例提供的一种基于多目标决策的目标速度曲线确定方法的流程示意图。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。图1示出了本实施例提供的一种基于多目标决策的目标速度曲线确定方法的流程示意图，包括：S101、根据目标需求确定多目标决策变量，并根据所述多目标决策变量建立多目标决策模型。具体地，目标需求包括准时、停准、舒适、节能、线路限速等。确定多目标决策变量是指在计算目标速度曲线时必须满足的需求和尽可能满足的需求，可以包括区间运行时间、停车精度、舒适度、能耗、线路固定限速、临时限速、列车最高限速等。建立多目标决策模型时，根据所确定的决策变量，可以建立多目标决策模型，所述多目标决策模型包括目标函数和约束条件，所述约束条件由尽可能满足的决策变量构成，而所述目标函数由区间运行时间、停车精度、舒适度、能耗等构成，各决策变量对应的优化目标可以转换为最小化其目标函数，则目标函数可以用minf(X)＝min(f1(x),f2(x),……fr(x))表示，其中fi(x)为不同决策变量对应的目标函数，X为关于目标函数的自变量，如列车速度、区间长度等。所述约束条件由尽可能满足的决策变量构成，如线路固定限速、临时限速、列车最高限速等，可以用gi(X)≥0来表示，其中gi(X)表示不同的限速，X为约束条件中的自变量。S102、根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模型的解空间。其中，求解得到的解空间，必须满足约束条件。S103、根据列车运行需求从所述解空间中选择目标解作为目标速度曲线。其中，所述列车运行需求包括：列车的区间运行时间要求或列车的停车精度要求。具体地，在求得的解空间中选取一组解作为目标速度曲线。选取解时，可以根据侧重点不同进行选取，如对列车的区间运行时间要求最高，则可以选取解空间中满足区间运行时间需求最好的解；如对列车的停车精度要求最高，则可以选取解空间中满足列车停车精度需求最好的解。本实施例通过选择不同的决策变量，建立不同的目标函数，设置不同的约束条件，结合不同的列车运行需求，得到同时满足多个目标的目标速度曲线，从而使列车在ATO控制时，在保证列车安全运行的条件下，达到减少列车延误，提高停车精度，减少运行能耗等目的。进一步地，在上述方法实施例的基础上，S101中所述根据所述多目标决策变量建立多目标决策模型，具体包括：根据所述多目标决策变量确定各目标决策变量对应的约束条件，并根据所述多目标决策变量和各目标决策变量对应的约束条件建立多目标决策模型。通过确定各目标决策变量对应的约束条件，方便后续建立和求解多目标决策模型。进一步地，在上述方法实施例的基础上，S102具体包括：根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多目标决策的目标速度曲线确定方法，其特征在于，包括：根据目标需求确定多目标决策变量，并根据所述多目标决策变量建立多目标决策模型；根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模型的解空间；根据列车运行需求从所述解空间中选择目标解作为目标速度曲线。

【技术特征摘要】
1.一种基于多目标决策的目标速度曲线确定方法，其特征在于，包括：根据目标需求确定多目标决策变量，并根据所述多目标决策变量建立多目标决策模型；根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模型的解空间；根据列车运行需求从所述解空间中选择目标解作为目标速度曲线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多目标决策变量建立多目标决策模型，具体包括：根据所述多目标决策变量确定各目标决策变量对应的约束条件，并根据所述多目标决策变量和各目标决策变量对应的约束条件建立多目标决策模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模型的解空间，具体包括：根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模型的多目标决策Pareto解空间。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，求解所述多目标决策Pareto解空间的方法包括：目标规划法、遗传算法或粒子群算法。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多目标决策模型的目标函数和约束条件对所述多目标决策模型进行求解，得到所述多目标决策模型的解空间，具体包括：若所述多目标决策模型包括若干个目标函数和约束条件，则需要满足所有约束条件的情况下，对所述若干个目标函数同时进行优化，得到所述多目标决策模型的解空间。6.根据权利要求1所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘波，郜春海，
申请(专利权)人：交控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11