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高速铁路接触网悬挂系统维修计划的优化研究

李雪  吴俊勇  杨媛  严翔  刘晓民  
【摘要】:本文首先将高速铁路接触网系统的维修方式分为3类,不同维修方式下系统的可靠性和维修费用不同。为实现提高接触网系统的可靠性并降低维修费用的目标,本文提出了一种混沌自适应进化算法(CSEA)来求解这一多目标优化问题,新算法的混沌初始种群算子提高了初代种群的多样性,分组选择策略保证了各代中一定数量的劣势个体能参与进化,自适应遗传算子增加了劣势个体的交叉和变异概率,从而避免算法早熟,增强了算法的全局搜索能力。计算结果表明,CSEA在种群多样性保持和帕累托(Pareto)最优解收敛方面均优于流行的NSGA-II多目标算法。采用CSEA算法得到的优化维修计划,不但可以显著提高接触网系统的可靠性,同时也大大降低了维修费用。最后,将本文提出的多目标优化算法与传统的单目标优化算法进行了比较,也验证了多目标优化算法的优越性。

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