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基于改进遗传算法的铁路三维空间线路智能优化方法研究
| 论文题名： | 基于改进遗传算法的铁路三维空间线路智能优化方法研究 |
| 关键词： | 改进遗传算法;铁路选线;三维空间信息;智能优化;数据挖掘 |
| 摘要： | 铁路三维空间线路智能优化是一个复杂的多目标优化问题，根据设计项目的功能需求，自动进行铁路三维空间线路搜索和结构物协调布设，搜索出线路、结构物与环境之间的最佳协调方案过程，具有降低铁路选线设计的劳动量与决策周期，提高选线工作效率与节约投资等重要意义。因此，在深度和广度上开展铁路三维空间线路智能优化研究是当前发展的重要方向。本文综合应用了计算机技术、三维图形引擎技术、铁路选线设计等理论与方法，针对铁路三维空间线路智能优化可视化环境构建、优化模型的建立、搜索算法设计等关键技术进行了深入细致的研究，研发了铁路三维空间智能选线系统，主要研究内容和成果如下: (1)归纳和总结了与铁路线路智能优化与三维空间信息之间的内在联系，将三维空间信息归结为空间地理环境信息、线路几何约束信息、线路构造物信息、关联约束信息四类;阐述了空间信息数据的挖掘与表达方法，基于OSG技术对空间数据进行高效组织，加工处理与信息输出为一体，建立了三维空间信息模型，为铁路三维空间线路智能搜索提供可视化地理信息环境。 (2)以平面交点坐标、平面交点半径、纵面变坡点里程、变坡点高程为设计变量，充分考虑了空间线路平面约束、纵断面约束、平纵组合约束和环境影响约束条件，深入分析铁路三维空间线路优化费用目标函数，建立了铁路三维空间线路综合优化数学模型。 (3)基于改进遗传算法进行铁路三维空间线形的优化。采用浮点编码方式，以交点偏移距、交点曲线半径、链式变坡点高程为基因序列，针对多约束条件构成的优化空间进行深入的研究，生成线路方案群;基于多目标排序矩阵方式对每代中线路方案进行适用度的计算，设计了选择、交叉和变异三类遗传算子，建立了选择、交叉与变异概率按照种群进化代数进行调整机制，逐代遗传进化，实现了线路方案并行向最优线路方案群自动搜索，完成了铁路三维空间智能寻优过程。 (4)以本文提出的理论与方法为基础，进行系统的总体框架设计与模块化处理，采用现场试验和理论分析相结合方式，基于vs.net、OSG、数据库等技术实现了三维空间智能选线系统的开发，系统与中南大学开发的铁路线路精细设计软件(VizRail2006)无缝衔接，结合实际工程对本文的理论模型与算法进行了验证和评价。 |
| 作者： | 龙喜安 |
| 专业： | 道路与铁道工程 |
| 导师： | 蒲浩 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中南大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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