Проблемно-ориентированный эволюционный алгоритм для оптимизации режимов ведения поезда

Проблема оптимизации режимов ведения поезда долгое время продолжает оставаться актуальной, несмотря на большое число научных исследований и разработок в данной предметной области. Это связано как с общей сложностью реализации технологического процесса ведения поезда, так и с параметрической неопределенностью и значительными вариациями параметров самого объекта управления и внешней среды. Известные методы вычисления энергооптимальных режимов ведения поезда (вариационное исчисление, принцип максимума, динамическое программирование) и системы автоведения, построенные на их основе, предполагают некоторые упрощения исходной задачи и, как следствие, на практике реализуют квазиоптимальное управление. В связи с этим разработка методов поиска глобального экстремума функционала, определенного на множестве допустимых траекторий движения поезда как динамической системы, является как теоретически, так и практически значимой задачей. Целью работы является создание вычислительно-эффективного метаэвристического алгоритма поиска энергооптимального управления как глобального экстремума целевой функции, значения которой вычисляются с помощью эталонной модели объекта управления. Авторами разработан проблемно-ориентированный эволюционный алгоритм вычисления оптимального управления движением поезда на основе теории случайного поиска. Его особенностями являются предложенные специализированные операторы локального случайного поиска, учитывающие специфику объекта управления как многорежимной системы; комбинированные процедуры локальной и глобальной оптимизации на основе концепции многоостровного популяционного алгоритма с суперпопуляцией, а также метод отбора (селекции) перспективных вариантов на основе алгоритма кластеризации. Вычислительные эксперименты показали хорошую сходимость алгоритма и повторяемость результатов вычислений. На основе полученных решений может быть реализован регулятор времени хода поезда, реализующий асимптотически-оптимальное управление.