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基于遗传算法与动态规划法混合算法的铁路纵断面优化设计

张伟东  
【摘要】:铁路选线设计是铁路设计最为重要的的部分,线路设计是在符合规范的基础上,以控制工程投资和工程量的大小为设计主要追求的目标,这也是线路优化目的所在。以最优化理论为基础,在平面线形既定的情况下,寻求基于工程量最小的纵断面方案。本文首先以纵断面上变坡点里程和高程做为模型的设计变量,中线上的填挖方面积为目标函数,综合考虑各项约束影响,建立了铁动态规划法路纵断面数学模型。初始纵断面的生成首先要对原始地面线进行平顺处理,不同曲线半径的平顺线相交形成反弯点,以反弯点两侧平顺曲线对应的最大崎岖度点作为拟合区域。利用最小二乘法依次拟合坡度线,坡度线相交的点即为初始变坡点,经过约束处理得到初始纵断面方案。文中以程序自动生成纵断面和既有线纵断面为最初的优化方案,建立了基于遗传算法、动态规划法以及两种算法结合的纵断面优化模型。对于遗传算法优化模型,文中为防止迭代结果过早收敛且保证方案的多样性,采用了多算子和每次迭代完成后加入新的纵断面方案的措施解决。动态规划法优化纵断面保证阶段最优的同时能兼顾全局最优,为尽量保证填挖平衡,以前一次填挖量与当前填挖方量的和为阶段最优值函数。混合算法在铁路线路的优化中应用不多。本文将两种算法组合进行纵断面的优化不仅能充分发挥单一算法的优点,同时可互相弥补之间的不足。利用遗传算法全局搜索特点和动态规划法小范围搜索及局部寻优的特点在允许范围内寻找最优方案。本文运用matlab软件编写了关于纵断面的自动生成程序、遗传算法优化程序、动态规划法优化程序及组合算法的优化程序。通过工程实例比对优化前后纵断面填挖方量,验证了算法程序是有效和可行的,有一定的实用意义。


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