一种广域空间铁路线路智能搜索方法、系统、终端及介质

    公开(公告)号:CN116050689A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310058218.1

    申请日:2023-01-18

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明一种广域空间铁路线路智能搜索方法,所述方法的步骤包括步骤S100:初始化蒙特卡洛树;步骤S200:进行蒙特卡洛树搜索循环,具体是,依据UCT函数确定树内最优路径,然后基于树外策略进行一次模拟探索,最后将探索所得造价回溯,更新本次探索路径中每个节点的信息;步骤S300:从蒙特卡洛树中提取最优路径,具体是,忽略UCT函数中的探索项,依据经验项在树内依次选择最优节点并生成节点序列,即蒙特卡洛树搜索产生的最优路径;步骤S400:最优路径拟合得到三维线路方案。优点是,平衡在线路设计中经验与探索的关系,在铁路建设区域内实现线路的自动化搜索,并为设计人员提供大量线路备选方案,辅助人工选线设计过程,提升线路设计的质量与效率。

    一种既有铁路纵面线位整体智能重构方法

    公开(公告)号:CN109977599B

    公开(公告)日:2019-12-17

    申请号:CN201910283359.7

    申请日:2019-04-10

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种既有铁路纵面线位整体智能重构方法,包括以下步骤:1)以变坡点数量、变坡点位置、竖曲线半径为优化变量,以全线整体抬落道量平方和最小为目标函数,并考虑各种约束条件,建立纵面线位整体重构优化模型;2)根据实测点处的坡度变化率,将实测点初步划分为一系列直线与竖曲线点群;3)对划分的直线与竖曲线点群进行拟合,然后根据拟合结果调整实测点所属的点群,进一步划分直线与竖曲线点群;重复此步骤,直至各个实测点的归属不再发生变化,求解变坡点数量精确值与其余优化变量的值;4)以步骤3)的求解结果为初始解,采用粒子群优化算法求解优化模型的最优解,实现既有铁路纵面线位整体智能重构。本发明效率与精度高。

    一种既有铁路平面线位整体重构设计方法

    公开(公告)号:CN107609300A

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201710891835.4

    申请日:2017-09-27

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种既有铁路平面线位整体重构设计方法,首先依据各测点切线方位角变化率识别测点所属的线元类型,进行测点的初始聚类;然后基于各线元点群内测点数目调整初始聚类线元点群;再基于各圆曲线段两端直线的交点位置,进一步调整线元点群;再迭代计算,逐步识别并调整直线线元点群和圆曲线线元点群中的缓和曲线线元测点,使线元点群中的测点数目达到稳态,实现三种线元测点的最终聚类,并拟合局部线位;最后连接各局部线位形成初始整体拟合线位,并对拟合线位进行优化,得到最终的既有铁路平面线位重构方案。本发明可以精准识别不同类型的线元测点,并可从全局角度整体优化拟合线位,实现既有铁路平面线位的整体快速重构。

    一种复杂山区铁路线站协同优化方法

    公开(公告)号:CN105243233B

    公开(公告)日:2016-08-24

    申请号:CN201510740892.3

    申请日:2015-11-04

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种复杂山区铁路线站协同优化方法,包括以下步骤:S1:划分单元格;S2:建立综合地理信息模型,添加单元格的地理信息属性;S3:初始化各单元格的线站协同搜索相关属性;S4:线站协同优化扫描,更新各单元格的属性,得到扫描距离图;S5:依据扫描距离图生成线路路径方案群;S6:生成线?站方案群。本发明将图形学中的距离变换法应用到线站协同搜索算法中,创建了线站协同搜索双邻域模板,并充分考虑线站协同搜索过程中的静态约束和随线?站方案的生成实时计算的耦合伴生型约束,将对复杂约束的处理分治于线站协同搜索的前、中、后三个阶段,能自动搜索出满足复杂约束条件的线站协同优化线路方案,提高铁路设计的自动化程度。

    一种既有铁路纵面线位整体智能重构方法

    公开(公告)号:CN109977599A

    公开(公告)日:2019-07-05

    申请号:CN201910283359.7

    申请日:2019-04-10

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种既有铁路纵面线位整体智能重构方法,包括以下步骤:1)以变坡点数量、变坡点位置、竖曲线半径为优化变量,以全线整体抬落道量平方和最小为目标函数,并考虑各种约束条件,建立纵面线位整体重构优化模型;2)根据实测点处的坡度变化率,将实测点初步划分为一系列直线与竖曲线点群;3)对划分的直线与竖曲线点群进行拟合,然后根据拟合结果调整实测点所属的点群,进一步划分直线与竖曲线点群;重复此步骤,直至各个实测点的归属不再发生变化,求解变坡点数量精确值与其余优化变量的值;4)以步骤3)的求解结果为初始解,采用粒子群优化算法求解优化模型的最优解,实现既有铁路纵面线位整体智能重构。本发明效率与精度高。

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