遗传算法及多目标决策方法在铁路线路整体优化中的应用研究的任务书.pdf

遗传算法及多目标决策方法在铁路线路整体优化中

的应用研究的任务书

一、研究背景和意义

随着我国铁路建设的不断发展，线路规划、设计和优化等方面的问题逐

渐受到关注。而传统的设计方法主要是根据经验和规范来设计，其结果

在一定程度上受到人为因素、设计方法和规范的局限性。特别是在复杂

环境下，很难通过传统方法得到最优解。因此，如何通过先进的算法和

理论来优化铁路线路，具有重要的理论和应用价值。

遗传算法和多目标决策方法是目前比较成熟的求解复杂优化问题的算法。

在铁路建设中，遗传算法和多目标决策方法可以应用于线路优化、车站

规划、列车调度等方面，通过优化方案、提高铁路系统的运输效率和安

全性。

二、研究内容

本课题基于铁路线路整体优化问题，结合遗传算法和多目标决策方法，

开展以下研究内容：

1.分析铁路线路的设计和优化问题，明确优化目标和限制条件。

2.基于遗传算法，设计适合铁路线路的优化模型，建立数学模型，实现

铁路线路整体优化。

3.利用多目标决策方法，将铁路线路整体优化转化为多个决策目标的优

化问题，设计相应的多目标算法，得到铁路线路的最优解。

4.编写程序实现模型求解，根据模型解析结果，验证算法、模型正确性

及可行性，并对结果进行仿真分析。

5.进行对比试验，比较遗传算法和多目标决策方法，评估其优缺点，探

讨其在铁路线路整体优化中的应用效果。

三、研究成果

1.关于铁路线路整体优化问题的研究报告，包括研究背景、研究内容、

研究方法、研究结果等，总结提出对铁路整体优化做出贡献的理论和技

术方法。

2.优化模型的数学表达式、程序实现及优化结果分析。

3.多目标决策模型的数学模型、程序实现及优化结果分析。

4.模型求解的程序源码及其用户手册。

5.具有实际应用价值的铁路线路整体优化算法。

四、研究计划安排

第一年：

1.确定研究内容及任务分配。

2.文献调研和分析铁路线路整体优化的相关研究，明确研究方向、计划

和方法。

3.对铁路线路设计和优化问题进行分析，确定优化目标和限制条件。

4.设计基于遗传算法的优化模型，建立数学模型，实现铁路线路整体优

化。

第二年：

1.将铁路线路整体优化转化为多目标决策问题，设计相应的多目标优化

算法，得到铁路线路的最优解。

2.编写程序实现模型求解，对模型解析结果进行仿真分析。

3.进行对比试验，比较遗传算法和多目标决策方法，评估其优缺点，在

实验中进行模拟优化。

第三年：

1.对比试验的结果进行分析，对算法与模型进行改进和优化。

2.确立优化方案和优化结果，编写代码并进行验证。

3.撰写实验报告和论文，并参加学术会议。并申请专利。

四、研究经费预算

预计经费：200万元。

其中，设备费：50万元；材料费：20万元；差旅费：15万元；人员费：

115万元。

论文发表费：5万元。

五、参考文献

[1]余鹏.基于遗传算法的铁路下倾斜路基优化研究[J].铁道工程学报,

2018,35(7):84-90.

[2]张涛.基于多目标优化方法的高速铁路布置设计研究[J].铁道科学技

术,2017,40(12):114-119.

[3]陈明,.基于遗传算法的铁路换乘分析[J].统计与决策,2017,4:38-

42.

[4]刘雪峰，王军.线路最大连续下垫面约束下的铁路新线优化设计[J].

铁道学报，2015，37(8)：99-105。

[5]朱伟锋，张建秀，彭珊.基于改进遗传算法的铁路线路选线优化研究

[J].铁道工程学报，2017，34(8)：13-21。