基于鲸鱼优化算法的中低速磁浮列车运行优化策-控制工程

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基于鲸鱼优化算法的中低速磁浮列车运行优化策

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摘要：

研究背景与问题

中低速磁浮列车作为一种新型的城市轨道交通工具，在提高城市交通效率、减少能源消耗和改善乘客舒适度方面具有显著优势。然而，在实际运行过程中，如何实现能耗、准时性与舒适性的协同优化成为了一个亟待解决的问题。传统的优化方法往往难以兼顾这三个方面的要求，导致磁浮列车在实际运行中存在能耗过高、运行时间不稳定以及乘客舒适度不佳等问题。

研究方法

针对上述问题，本研究提出了一种基于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）的多策略改进算法，即多策略改进的鲸鱼优化算法（Multi-strategy Improved Whale Optimization Algorithm, MSIWOA）。该算法首先采用分段线性混沌映射增强初始种群的多样性，以提高算法的全局搜索能力。其次，通过引入自适应调整策略，优化鲸鱼的位置更新公式，增强算法的收敛速度和稳定性。此外，为了进一步提升算法的性能，还引入了精英保留策略和自适应步长调整策略，进一步优化算法的搜索效率和精度。

核心结果

通过在多个测试案例上的仿真实验，验证了所提出的多策略改进鲸鱼优化算法在解决中低速磁浮列车运行优化问题上的有效性。实验结果表明，与传统的优化方法相比，MSIWOA算法在能耗降低、运行时间稳定性和乘客舒适度提升方面均有显著优势。具体而言，MSIWOA算法能够在保证列车准时性的同时，将能耗降低约15%，将乘客舒适度提升约20%。

结论与意义

本研究提出的基于MSIWOA的中低速磁浮列车运行优化策略，为磁浮列车在实际运行中的能耗、准时性与舒适性的协同优化提供了一种新的思路和方法。该策略不仅能够有效降低磁浮列车的能耗，提高运行效率，还能够提升乘客的乘坐舒适度，具有显著的经济和社会效益。此外，本研究提出的MSIWOA算法具有较强的通用性和可扩展性，可应用于其他优化问题，为相关领域的研究提供有益的借鉴。

文章来源：《控制工程》网址: http://www.kongzhigongcheng.cn/qikandaodu/2026/1027/325.html