基于免疫粒子群算法的闭塞分区划分优化设计

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闭塞分区的划分优化能提高铁路通过能力,保证行车安全,因此对此问题进行研究是很有必要的。由于闭塞分区划分是多目标复杂非线性问题,在“经济”和“效率”下建立信号机布置的2种不同优化模型,并使用免疫粒子群算法对模型求解,通过列车追踪间隔检验、列车起动检验、列车停车检验,并对具体一条线路实现区间信号机布置。模拟实验结果表明,基于免疫粒子群算法的闭塞分区划分优化模型较之普通优化模型具有更高的有效性和鲁棒性。
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