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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明公开了一种用于磁悬浮列车的多目标优化方法及系统，包括：将相邻站点间的待评价线路划分为若干段点位，计算每个点位的环境参数及对应的所选牵引力；根据每个点位对应的环境参数及对应的所选牵引力，构建离散化的列车纵向动力学模型；基于列车纵向动力学模型，获得每个点位的评价指标；根据每个点位的评价指标和对应的列车运行特征，以不同点位下所选牵引力为未知量来对待评价线路进行多目标规划优化求解，得到当前待评价线路的最优运行策略。

主权项：1.一种用于磁悬浮列车的多目标优化方法，其特征在于，包括：将相邻站点间的待评价线路划分为若干段点位，计算每个点位的环境参数及对应的所选牵引力，所述环境参数包括坡度和风阻系数；根据所述每个点位的环境参数及对应的所选牵引力，构建离散化的列车纵向动力学模型，所述列车纵向动力学模型中的各离散点位状态利用由相应点位下的所选择施加的牵引力、风阻力大小和坡度重力分量耦合而成的加速度来表示；基于所述列车纵向动力学模型，获得每个点位的评价指标，所述评价指标包括运行能耗评价指标和舒适度评价指标，其中，基于所述列车纵向动力学模型，通过每个点位对应的所选牵引力以及运行到当前点位所需总动量与总动能之和，得到每个点位的运行能耗评价指标，并通过计算连续预设数量个点位的平均加速度变化率，得到每个点位的舒适度评价指标，其中，通过如下表达式计算得到各个点位的运行能耗评价指标和舒适度评价指标： 其中，wi表示第i个点位下的磁悬浮列车的运行能耗评价指标，Ci表示第i个点位下的磁悬浮列车的舒适度评价指标，Fi表示磁悬浮列车的第i个点位下所选择施加的牵引力，si表示第i个点位下的磁悬浮列车的位置，Ji表示每五个点位状态下的平均加速度变化率，ai表示第i个点位下的磁悬浮列车的加速度；根据每个点位的评价指标和对应点位的列车运行特征，采用基于经验回放结合固定目标神经网络的DQN算法，以不同点位下所选牵引力为未知量，对待评价线路中的多个连续状态在完成施加牵引力动作目标的情况下的最优牵引力进行多目标规划优化求解，得到当前待评价线路中的连读状态下的最优牵引力施加策略，在最优牵引力求解步骤中，所采用的奖励函数利用如下表达式表示：ri＝n1×wi+n2×ci其中，ri表示第i个点位状态下的奖励值，n1和n2分别表示对应指标的权重系数，DQN算法中的神经网络包括输入层、至少三个前馈全连接层和输出层，其中，每层前馈全连接层的输出端通过激活函数层与下一个全连接层或输出层连接，所述激活函数为Sigmoid函数，所述输入层的各项输入函数分别为各项列车运行特征。

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