CN112307564A - 列车ato目标运行速度曲线优化方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种列车ATO目标运行速度曲线优化方法及装置，包括：计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，根据所述多个性能指标构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数；根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件；基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线。本发明实施例一方面使用多个性能指标构建对列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数，使得对列车速度曲线优化更加准确；另外基于差分进化算法对运行曲线优化问题进行求解，无须使用机率分布产生下一代解成员，解决了遗传算法容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题。

Description

列车ATO目标运行速度曲线优化方法及装置
技术领域
本发明涉及列车运行控制技术领域，尤其涉及一种列车ATO目标运行速度曲线优化方法及装置。
背景技术
列车在固定的线路上沿着确定的列车时刻表来回往复运行，通过优化列车自动驾驶系统(Automatic Train Operation，ATO)的自动驾驶策略，可以获得较好的列车驾驶性能。
在列车运行速度曲线优化方面，目前通过建立连续型的节能操纵模型，利用庞特里亚金极大值原理分析并证明列车的最优驾驶策略由最大牵引、巡航、惰行和最大制动4种工况组成。使用极大值原理得出最优工况序列的速度曲线与转换点方程，并对数值进行求解分析。现有技术有针对多坡度线路的节能操纵问题进行研究，采用最小原则进行设计并求解，得到线路的节能运行曲线。还有基于距离的列车速度曲线搜索模型，并分别用蚁群算法、遗传算法和动态规划来寻找最优速度剖面。利用人工神经网络优化得到列车的最优惰行点，使列车实现最小的运行能耗。
传统的列车ATO目标运行速度曲线优化方法多针对列车运行能耗单一目标进行优化，导致优化结果不准确。在求解算法上，多采用遗传算法或粒子群算法进行列车速度曲线优化求解，求解过程复杂，运算量大，容易陷入局部最优或不收敛。
发明内容
本发明实施例提供一种列车ATO目标运行速度曲线优化方法及装置，用以解决现有技术中列车速度曲线优化不准确，运算量大的缺陷，实现对列车速度曲线进行快速准确优化。
本发明实施例提供一种列车ATO目标运行速度曲线优化方法，包括：
计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，根据所述多个性能指标构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数；
根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件；
基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线。
根据本发明一个实施例的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，若所述线路的当前客流量小于预设阈值，则所述多个性能指标包括运行能耗指标和舒适性指标；
若所述线路的当前客流量大于或等于所述预设阈值，则所述多个性能指标包括准点性指标和所述舒适性指标；
其中，所述运行能耗指标反映所述列车运行的能耗；
所述舒适性指标通过所述列车运行的加速度的冲击率衡量；
所述准点性指标反映所述列车到站的准时性。
根据本发明一个实施例的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，所述计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，包括：
从所述列车的运行时刻表中获取所述列车在当前区间的运行时间；
将所述运行时间划分成多个时间步长，根据所述列车在每个时间步长的平均速度，获取所述列车在每个时间步长的位移；
根据所述列车在每个时间步长的位移和牵引力，获取所述列车在当前区间的运行能耗指标；
根据所述列车在每个时间步长的位移、加速度、平均速度和所述列车在当前区间的运行时间，获取所述列车在当前区间的准点性指标；
根据所述列车在每个时间步长的加速度和时间，获取所述列车在当前区间的舒适性指标。
根据本发明一个实施例的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的位移和牵引力，获取所述列车在当前区间的运行能耗指标：
Figure BDA0002770694450000031
其中，E1为所述列车在当前区间的运行能耗指标，T为所述时间步长的个数，Fi为第i个时间步长所述列车的牵引力，si为第i个时间步长所述列车的位移；
通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的位移、加速度、平均速度和所述列车在当前区间的运行时间，获取所述列车在当前区间的准点性指标：
Figure BDA0002770694450000032
其中，E2为所述列车在当前区间的准点性指标，ai为第i个时间步长所述列车的加速度，si+1为第i+1个时间步长所述列车的位移，vi为第i个时间步长所述列车的平均速度，t0为所述运行时刻表中所述列车在当前区间的运行时间；
通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的加速度和时间，获取所述列车在当前区间的舒适性指标：
Figure BDA0002770694450000033
其中，E3为所述列车在当前区间的舒适性指标，ai-1为第i-1个时间步长所述列车的加速度，Δti为第i个时间步长的时间。
根据本发明一个实施例的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，所述根据所述多个性能指标，构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数，包括：
若所述线路的当前客流量小于预设阈值，则构建的目标函数为：
J1＝min(w1E1+w2E3)；
其中，J1表示所述目标函数，E1为所述列车在当前区间的运行能耗指标，E3为所述列车在当前区间的舒适性指标，w1和w2分别为所述运行能耗指标和舒适性指标的权重；
若所述线路的当前客流量大于或等于所述预设阈值，则构建的目标函数为：
J2＝min(w3E2+w4E3)；
其中，J2表示所述目标函数，E2为所述列车在当前区间的准点性指标，w3和w4分别为所述准点性指标和舒适性指标的权重。
根据本发明一个实施例的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，所述根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件，包括：
从所述线路的限速信息中查询当前区间的限速值，确定所述目标函数的约束条件为所述列车在当前区间运行的目标运行速度曲线小于所述限速值；
从所述列车的运行时刻表中获取所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件为所述列车按照所述目标运行速度曲线在当前区间的运行时间小于所述运行时刻表中列车在当前区间的运行时间的预设倍数。
根据本发明一个实施例的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，所述基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线，之后还包括：
将获取的所述列车的目标运行速度曲线下发给所述列车的ATO，以供所述列车的ATO按照所述目标运行速度曲线控制所述列车在当前区间运行。
本发明实施例还提供一种列车ATO目标运行速度曲线优化装置，包括：
构建模块，用于计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，根据所述多个性能指标构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数；
确定模块，用于根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件；
求解模块，用于基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线。
本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述列车ATO目标运行速度曲线优化方法的步骤。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述列车ATO目标运行速度曲线优化方法的步骤。
本发明实施例提供的列车ATO目标运行速度曲线优化方法及装置，通过根据列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标构建目标函数，根据线路的限速信息和列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件，基于差分进化算法根据约束条件对目标函数进行求解，获取列车的目标运行速度曲线，一方面使用多个性能指标构建对列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数，使得对列车速度曲线优化更加准确；另外基于差分进化算法对运行曲线优化问题进行求解，无须使用机率分布产生下一代解成员，解决了遗传算法容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种列车ATO目标运行速度曲线优化方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种列车ATO目标运行速度曲线优化方法中差分进化算法的流程图；
图3是本发明实施例提供的一种列车ATO目标运行速度曲线优化方法中ATO目标速度曲线示意图；
图4是本发明实施例提供的一种列车ATO目标运行速度曲线优化方法完整流程示意图；
图5是本发明实施例提供的一种列车ATO目标运行速度曲线优化装置的结构示意图；
图6是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1描述本发明实施例的一种列车ATO目标运行速度曲线优化方法，该方法包括：步骤101，计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，根据所述多个性能指标构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数；
其中，列车行驶的当前区间为相邻两站之间的路段。计算列车在当前区间行驶的多个性能指标，如节约能耗、准点运行和乘坐舒适等指标。每个性能指标与列车的目标运行速度相关。使用多个性能指标构建目标函数，如将多个性能指标加权后求和获取目标函数，从而构建目标函数与列车的目标运行速度之间的关联关系。
步骤102，根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件；
列车运行需满足安全、准点的基本运营需要，因此在进行目标运行速度曲线规划时需要列车的速度满足线路的限速要求，从而保证列车的运行安全。同时，列车需要按照运行时刻表上的运行时间行车，否则会造成列车晚点，压缩乘客乘降作业时间，降低服务质量。本实施例按照列车的基本运行需求，根据读入的列车车辆性能参数、线路的限速信息和运行时刻表信息构建约束条件。
步骤103，基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线。
本实施例采用差分进化算法对列车的目标运行速度曲线优化问题进行求解。差分进化算法包括变异、交叉操作和淘汰机制，是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。与传统的求解算法遗传算法不同之处在于，差分进化算法无须使用机率分布产生下一代解成员，解决了遗传算法容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题。差分进化算法的流程图如图2所示。
本实施例通过根据列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标构建目标函数，根据线路的限速信息和列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件，基于差分进化算法根据约束条件对目标函数进行求解，获取列车的目标运行速度曲线，一方面使用多个性能指标构建对列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数，使得对列车速度曲线优化更加准确；另外基于差分进化算法对运行曲线优化问题进行求解，无须使用机率分布产生下一代解成员，解决了遗传算法容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题。
在上述实施例的基础上，本实施例中若所述线路的当前客流量小于预设阈值，则所述多个性能指标包括运行能耗指标和舒适性指标；若所述线路的当前客流量大于或等于所述预设阈值，则所述多个性能指标包括准点性指标和所述舒适性指标；其中，所述运行能耗指标反映所述列车运行的能耗；所述舒适性指标通过所述列车运行的加速度的冲击率衡量；所述准点性指标反映所述列车到站的准时性。
具体地，若当前客流量小于预设阈值，说明客流量为平峰，运营需求以节能为主。在构建多目标函数时以降低列车运行能耗，提高舒适性为评价指标进行构建。平峰时将站间运行时间作为约束，而非优化目标。这样做可以使求解到的曲线在不晚点的约束下更多地节约能耗，优化目标函数的设置较一般方法更合理。
若当前客流量大于或等于预设阈值，说明客流量为高峰，运营需求以提高运力为主，目标函数以缩短列车区间运行时间和提高舒适性为目标进行构建。
本实施例能够根据客流情况和运营需求，动态调整优化的目标函数，使得目标运行速度曲线在降低运行能耗的同时，能够更好地满足乘客的出行需求，提高服务质量。
在上述实施例的基础上，本实施例中所述计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，包括：从所述列车的运行时刻表中获取所述列车在当前区间的运行时间；将所述运行时间划分成多个时间步长，根据所述列车在每个时间步长的平均速度，获取所述列车在每个时间步长的位移；
具体地，由于列车的区间运动过程是一个复杂非线性的过程，难以用数学方程直接计算列车运行的能耗、舒适性、准点性等指标。因此，将列车站间运行过程划分为T个线性变化的小段进行数学描述，每个小段为一个时间步长dt，那么列车运行曲线可以近似表示为：
Figure BDA0002770694450000091
其中，dt为时间步长，Vi为第i个时间步长的平均速度，s为站间总路程。在每个时间步长上对列车的多个性能指标值进行计算并求和，从而得到列车整个站间运行的指标值。
根据所述列车在每个时间步长的位移和牵引力，获取所述列车在当前区间的运行能耗指标；根据所述列车在每个时间步长的位移、加速度、平均速度和所述列车在当前区间的运行时间，获取所述列车在当前区间的准点性指标；根据所述列车在每个时间步长的加速度和时间，获取所述列车在当前区间的舒适性指标。
本实施例不考虑列车制动时的能量回馈，列车的运行能耗指标根据列车的牵引力和运行位移获取。准点性指标根据列车实际的站间运行时间和时刻表规定的站间运行时间之间的差值确定。舒适性指标利用加速度的冲击率来衡量。
在上述实施例的基础上，本实施例中通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的位移和牵引力，获取所述列车在当前区间的运行能耗指标：
Figure BDA0002770694450000092
其中，E1为所述列车在当前区间的运行能耗指标，T为所述时间步长的个数，Fi为第i个时间步长所述列车的牵引力，si为第i个时间步长所述列车的位移；
通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的位移、加速度、平均速度和所述列车在当前区间的运行时间，获取所述列车在当前区间的准点性指标：
Figure BDA0002770694450000093
其中，E2为所述列车在当前区间的准点性指标，ai为第i个时间步长所述列车的加速度，si+1为第i+1个时间步长所述列车的位移，vi为第i个时间步长所述列车的平均速度，t0为所述运行时刻表中所述列车在当前区间的运行时间；
通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的加速度和时间，获取所述列车在当前区间的舒适性指标：
Figure BDA0002770694450000101
其中，E3为所述列车在当前区间的舒适性指标，ai-1为第i-1个时间步长所述列车的加速度，Δti为第i个时间步长的时间。
在上述各实施例的基础上，本实施例中所述根据所述多个性能指标，构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数，包括：若所述线路的当前客流量小于预设阈值，则构建的目标函数为：
J1＝min(w1E1+w2E3)；
其中，J1表示所述目标函数，E1为所述列车在当前区间的运行能耗指标，E3为所述列车在当前区间的舒适性指标，w1和w2分别为所述运行能耗指标和舒适性指标的权重；
若所述线路的当前客流量大于或等于所述预设阈值，则构建的目标函数为：
J2＝min(w3E2+w4E3)；
其中，J2表示所述目标函数，E2为所述列车在当前区间的准点性指标，w3和w4分别为所述准点性指标和舒适性指标的权重。
在上述各实施例的基础上，本实施例中所述根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件，包括：从所述线路的限速信息中查询当前区间的限速值，确定所述目标函数的约束条件为所述列车在当前区间运行的目标运行速度曲线小于所述限速值；从所述列车的运行时刻表中获取所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件为所述列车按照所述目标运行速度曲线在当前区间的运行时间小于所述运行时刻表中列车在当前区间的运行时间的预设倍数。
具体地，列车运行需要满足安全、准点的基本运营需要，那么在进行目标速度曲线规划时需要确保列车的速度在线路限速之下，如图3所示，从而满足列车运行的安全要求。同时，列车需要按照时刻表行车，站间运行时间不能超过时刻表规划时间的预设倍数，如1.05倍，否则会造成列车晚点，压缩乘客乘降作业时间，降低服务质量的问题。
约束1：规划的目标速度小于线路限速，可以表述为：
v(s)＜vline(s)；
式中，v(s)为待规划的目标运行速度曲线，vline(s)为从线路电子地图读入的线路限速值。
约束2：站间运行时间不超过时刻表规定的运行时间的1.05倍，可以表述为：
t＜t0*1.05；
式中，t为列车按照目标速度曲线运行时，站间运行时间，t0为时刻表规定的站间运行时间。
本实施例满足线路限速等环境约束，列车牵引制动能力等列车系统特性约束，合理规划出全线路内的运行曲线，并能满足列车运行安全的要求。
在上述各实施例的基础上，本实施例中所述基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线，之后还包括：将获取的所述列车的目标运行速度曲线下发给所述列车的ATO，以供所述列车的ATO按照所述目标运行速度曲线控制所述列车在当前区间运行。
具体地，将求解的目标运行速度曲线发送给ATO，ATO按照该曲线控制列车完成站间运行。到达下一站后，在车站停站过程中重复列车目标运行速度曲线优化的步骤，进行下一站的目标运行速度曲线规划并执行。
如图4所示，本实施例中基于差分进化方法的列车运行曲线多目标优化方法包括的具体步骤为：
步骤1，数据读入：读取线路、车辆、列车时刻表和运营需求信息；
步骤2，约束构建：根据读入的车辆性能参数、线路限速信息和运行时刻表信息，构建目标运行曲线优化时的约束条件；
步骤3，评价指标求解及优化目标函数构建：根据运营需求，计算相应的评价指标并构建多目标函数。当平峰时，运营需求以节能为主，在构建多目标函数时以降低列车运行能耗，提高舒适性为评价指标进行构建；高峰时，运营需求以提高运力为主，目标函数以缩短列车区间运行时间和提高舒适性为目标进行构建。
步骤4，目标运行速度曲线求解：针对步骤2和步骤3构建的多目标优化问题，采用差分进化算法求解，得到目标运行速度曲线。
步骤5，曲线下发并执行：将求解的目标运行速度曲线发送给ATO，ATO按照该曲线控制列车完成站间运行。到底下一站后，在车站停站过程中重复步骤1至5，进行下一站的目标运行速度曲线规划并执行。
下面对本发明实施例提供的列车ATO目标运行速度曲线优化装置进行描述，下文描述的列车ATO目标运行速度曲线优化装置与上文描述的列车ATO目标运行速度曲线优化方法可相互对应参照。
如图5所示，该装置包括构建模块501、确定模块502和求解模块503，其中：
构建模块501用于计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，根据所述多个性能指标构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数；
其中，列车行驶的当前区间为相邻两站之间的路段。计算列车在当前区间行驶的多个性能指标，如节约能耗、准点运行和乘坐舒适等指标。每个性能指标与列车的目标运行速度相关。使用多个性能指标构建目标函数，如将多个性能指标加权后求和获取目标函数，从而构建目标函数与列车的目标运行速度之间的关联关系。
确定模块502用于根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件；
列车运行需满足安全、准点的基本运营需要，因此在进行目标运行速度曲线规划时需要列车的速度满足线路的限速要求，从而保证列车的运行安全。同时，列车需要按照运行时刻表上的运行时间行车，否则会造成列车晚点，压缩乘客乘降作业时间，降低服务质量。本实施例按照列车的基本运行需求，根据读入的列车车辆性能参数、线路的限速信息和运行时刻表信息构建约束条件。
求解模块503用于基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线。
本实施例采用差分进化算法对列车的目标运行速度曲线优化问题进行求解。差分进化算法包括变异、交叉操作和淘汰机制，是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。与传统的求解算法遗传算法不同之处在于，差分进化算法无须使用机率分布产生下一代解成员，解决了遗传算法容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题。
本实施例通过根据列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标构建目标函数，根据线路的限速信息和列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件，基于差分进化算法根据约束条件对目标函数进行求解，获取列车的目标运行速度曲线，一方面使用多个性能指标构建对列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数，使得对列车速度曲线优化更加准确；另外基于差分进化算法对运行曲线优化问题进行求解，无须使用机率分布产生下一代解成员，解决了遗传算法容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题。
在上述实施例的基础上，本实施例中若所述线路的当前客流量小于预设阈值，则所述多个性能指标包括运行能耗指标和舒适性指标；若所述线路的当前客流量大于或等于所述预设阈值，则所述多个性能指标包括准点性指标和所述舒适性指标；其中，所述运行能耗指标反映所述列车运行的能耗；所述舒适性指标通过所述列车运行的加速度的冲击率衡量；所述准点性指标反映所述列车到站的准时性。
在上述实施例的基础上，本实施例中构建模块具体用于：从所述列车的运行时刻表中获取所述列车在当前区间的运行时间；将所述运行时间划分成多个时间步长，根据所述列车在每个时间步长的平均速度，获取所述列车在每个时间步长的位移；根据所述列车在每个时间步长的位移和牵引力，获取所述列车在当前区间的运行能耗指标；根据所述列车在每个时间步长的位移、加速度、平均速度和所述列车在当前区间的运行时间，获取所述列车在当前区间的准点性指标；根据所述列车在每个时间步长的加速度和时间，获取所述列车在当前区间的舒适性指标。
在上述实施例的基础上，本实施例中构建模块通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的位移和牵引力，获取所述列车在当前区间的运行能耗指标：
Figure BDA0002770694450000141
其中，E1为所述列车在当前区间的运行能耗指标，T为所述时间步长的个数，Fi为第i个时间步长所述列车的牵引力，si为第i个时间步长所述列车的位移；
通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的位移、加速度、平均速度和所述列车在当前区间的运行时间，获取所述列车在当前区间的准点性指标：
Figure BDA0002770694450000151
其中，E2为所述列车在当前区间的准点性指标，ai为第i个时间步长所述列车的加速度，si+1为第i+1个时间步长所述列车的位移，vi为第i个时间步长所述列车的平均速度，t0为所述运行时刻表中所述列车在当前区间的运行时间；
通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的加速度和时间，获取所述列车在当前区间的舒适性指标：
Figure BDA0002770694450000152
其中，E3为所述列车在当前区间的舒适性指标，ai-1为第i-1个时间步长所述列车的加速度，Δti为第i个时间步长的时间。
在上述实施例的基础上，本实施例中构建模块若所述线路的当前客流量小于预设阈值，则构建的目标函数为：
J1＝min(w1E1+w2E3)；
其中，J1表示所述目标函数，E1为所述列车在当前区间的运行能耗指标，E3为所述列车在当前区间的舒适性指标，w1和w2分别为所述运行能耗指标和舒适性指标的权重；
若所述线路的当前客流量大于或等于所述预设阈值，则构建的目标函数为：
J2＝min(w3E2+w4E3)；
其中，J2表示所述目标函数，E2为所述列车在当前区间的准点性指标，w3和w4分别为所述准点性指标和舒适性指标的权重。
在上述实施例的基础上，本实施例中确定模块具体用于：从所述线路的限速信息中查询当前区间的限速值，确定所述目标函数的约束条件为所述列车在当前区间运行的目标运行速度曲线小于所述限速值；从所述列车的运行时刻表中获取所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件为所述列车按照所述目标运行速度曲线在当前区间的运行时间小于所述运行时刻表中列车在当前区间的运行时间的预设倍数。
在上述各实施例的基础上，本实施例中还包括下发模块，用于将获取的所述列车的目标运行速度曲线下发给所述列车的ATO，以供所述列车的ATO按照所述目标运行速度曲线控制所述列车在当前区间运行。
图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)610、通信接口(Communications Interface)620、存储器(memory)630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑指令，以执行列车ATO目标运行速度曲线优化方法，该方法包括：计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，根据所述多个性能指标构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数；根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件；基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线。
此外，上述的存储器630中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，该方法包括：计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，根据所述多个性能指标构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数；根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件；基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线。
又一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，该方法包括：计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，根据所述多个性能指标构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数；根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件；基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种列车ATO目标运行速度曲线优化方法，其特征在于，包括：
计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，根据所述多个性能指标构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数；
根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件；
基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线。
2.根据权利要求1所述的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，其特征在于，若所述线路的当前客流量小于预设阈值，则所述多个性能指标包括运行能耗指标和舒适性指标；
若所述线路的当前客流量大于或等于所述预设阈值，则所述多个性能指标包括准点性指标和所述舒适性指标；
其中，所述运行能耗指标反映所述列车运行的能耗；
所述舒适性指标通过所述列车运行的加速度的冲击率衡量；
所述准点性指标反映所述列车到站的准时性。
3.根据权利要求2所述的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，其特征在于，所述计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，包括：
从所述列车的运行时刻表中获取所述列车在当前区间的运行时间；
将所述运行时间划分成多个时间步长，根据所述列车在每个时间步长的平均速度，获取所述列车在每个时间步长的位移；
根据所述列车在每个时间步长的位移和牵引力，获取所述列车在当前区间的运行能耗指标；
根据所述列车在每个时间步长的位移、加速度、平均速度和所述列车在当前区间的运行时间，获取所述列车在当前区间的准点性指标；
根据所述列车在每个时间步长的加速度和时间，获取所述列车在当前区间的舒适性指标。
4.根据权利要求3所述的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，其特征在于，通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的位移和牵引力，获取所述列车在当前区间的运行能耗指标：
Figure FDA0002770694440000021
其中，E1为所述列车在当前区间的运行能耗指标，T为所述时间步长的个数，Fi为第i个时间步长所述列车的牵引力，si为第i个时间步长所述列车的位移；
通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的位移、加速度、平均速度和所述列车在当前区间的运行时间，获取所述列车在当前区间的准点性指标：
Figure FDA0002770694440000022
其中，E2为所述列车在当前区间的准点性指标，ai为第i个时间步长所述列车的加速度，si+1为第i+1个时间步长所述列车的位移，vi为第i个时间步长所述列车的平均速度，t0为所述运行时刻表中所述列车在当前区间的运行时间；
通过以下公式根据所述列车在每个时间步长的加速度和时间，获取所述列车在当前区间的舒适性指标：
Figure FDA0002770694440000023
其中，E3为所述列车在当前区间的舒适性指标，ai-1为第i-1个时间步长所述列车的加速度，Δti为第i个时间步长的时间。
5.根据权利要求2-4任一所述的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，其特征在于，所述根据所述多个性能指标，构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数，包括：
若所述线路的当前客流量小于预设阈值，则构建的目标函数为：
J1＝min(w1E1+w2E3)；
其中，J1表示所述目标函数，E1为所述列车在当前区间的运行能耗指标，E3为所述列车在当前区间的舒适性指标，w1和w2分别为所述运行能耗指标和舒适性指标的权重；
若所述线路的当前客流量大于或等于所述预设阈值，则构建的目标函数为：
J2＝min(w3E2+w4E3)；
其中，J2表示所述目标函数，E2为所述列车在当前区间的准点性指标，w3和w4分别为所述准点性指标和舒适性指标的权重。
6.根据权利要求1-4任一所述的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，其特征在于，所述根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件，包括：
从所述线路的限速信息中查询当前区间的限速值，确定所述目标函数的约束条件为所述列车在当前区间运行的目标运行速度曲线小于所述限速值；
从所述列车的运行时刻表中获取所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件为所述列车按照所述目标运行速度曲线在当前区间的运行时间小于所述运行时刻表中列车在当前区间的运行时间的预设倍数。
7.根据权利要求1-4任一所述的列车ATO目标运行速度曲线优化方法，其特征在于，所述基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线，之后还包括：
将获取的所述列车的目标运行速度曲线下发给所述列车的ATO，以供所述列车的ATO按照所述目标运行速度曲线控制所述列车在当前区间运行。
8.一种列车ATO目标运行速度曲线优化方法，其特征在于，包括：
构建模块，用于计算列车行驶在线路中当前区间的多个性能指标，根据所述多个性能指标构建对所述列车的目标运行速度曲线进行优化的目标函数；
确定模块，用于根据所述线路的限速信息和所述列车在当前区间的运行时间，确定所述目标函数的约束条件；
求解模块，用于基于差分进化算法根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，获取所述列车的目标运行速度曲线。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述列车ATO目标运行速度曲线优化方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述列车ATO目标运行速度曲线优化方法的步骤。
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