不同工况下城轨列车ATO多目标优化模型及算法研究的任务书.docx

不同工况下城轨列车ATO多目标优化模型及算法研究的任务书
任务书：
一、任务背景
城市轨道交通（CityRailTransit，CRT）作为一种快速、可靠、环保的大众化交通工具，已成为城市公共交通的重要组成部分。由于CRT线路长度以及日均客流呈现明显增长趋势，智能化运营成为解决乘客体验、疏运能力等问题的重要途径。其中，自动列车运行（AutomaticTrainOperation，ATO）技术作为CLR智能化控制的基础之一，已得到广泛应用。ATO技术主要应用于实现列车运行的精准控制和优化，降低乘客上下车时间，提高运行效率。为了进一步提高ATO功能和控制效果，需要开展多目标优化模型及算法研究。
二、任务目标
本次任务旨在研发一种适用于不同工况下城轨列车ATO的多目标优化模型及算法。具体目标如下：
1.基于ATO技术和列车运行理论，深入分析不同工况下的列车运行特征，确定多个目标指标，运用系统工程思想建立多目标优化模型。
2.研发一种适用于不同场景下的ATO多目标优化算法，以应对日常运营、高峰期运营、切换线路、接受调度等不同运行工况，保证列车顺畅安全运行。
3.利用现有CTR系统（特别是ATO系统），对研究成果进行验证和优化。
三、任务实施方案
1.深入调研与需求分析：团队成员对国内外城轨交通领域的技术和发展情况进行深入调研，根据每个城市的交通网络特点及工作阶段对需求进行分析。
2.多目标优化模型建立：根据需求分析，将列车运行特征，其他因素和目标指标进行理性组合，构建完整的多目标优化模型，并考虑建模思想和技术的可靠性与实用性。
3.多目标优化算法实现：针对不同的工况，研发相应的多目标优化算法，实现系统的自动化控制和调整，让列车实现最优控制。
4.引入模块增强系统：以引入模块的形式，实现系统功能的增强和模块化。如通过添加智能调度模块，实现列车的自动切换、自动调度，实现多线路协同控制等。
5.系统优化与测试验证：对研发的应用程序进行层层测试，对模型的误差和参数进行分析和优化，最后将研制成果应用于控制系统实现，与现有CTR系统对接验证和功能调优。
四、任务计划表
本项目计划周期为18个月，分为以下几个阶段：
1.调研阶段：研究国内外城轨交通发展现状，了解目标场景，确定需求分析，并完成可行性调研报告。计划用时2个月。
2.模型建立阶段：进行多目标优化模型的建立，根据需求确定变量和参数，建立不同工况下的模型。计划用时3个月。
3.算法实现阶段：进行多目标优化算法的实现，进行系统化设计和编程。计划用时5个月。
4.引入模块增强阶段：系统性优化，利用增加模块的形式优化系统功能。计划用时3个月。
5.系统测试验证阶段：将研究成果应用于控制系统实现与现有CTR系统对接验证和系统优化。计划用时5个月。
五、任务分工及成果
1.由团队成员完成市场调研和需求分析等工作。
2.由算法研究与建模团队进行多目标优化模型的建立和算法实现。
3.由增强系统与测试团队进行增强实现模块的搭建和系统测试优化。
4.本项目研究成果主要表现为多目标优化模型及多目标优化算法的实现和优化测试报告。
5.本项目预计产生以下成果：
(1)多目标优化模型和算法研究报告。
(2)多目标优化模型和算法研究成果的程序和源码。
(3)基于多目标优化模型和算法的应用程序示例。
(4)系统测试和评估报告。