铁路三维空间智能选线理论与方法分析

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1、t-：·‘i“·’．’t．●，JLJ‘中南大学砸士学位论文摘要铁路设计过程中，线路平面和纵断面线形的优劣直接影响着线路的工程及运营投资大小：因此，进行线路优化研宄具有实际的社会经济效益。本文从平面优化、纵断面优化、平纵三维空间优化三个方面详细分析了国内外路线优化的研究现状，对比了既有模型的优点与不足，建立了铁路线路三维空间优化模型，提出了一种结合动态规划与方向加速法的三维空间智能选线方法。该方法将最优路线的生成过程分为二维空间走廊线的搜索和三维空问线形定位两个阶段，主要实现过程如下：(1)线路最优走廊线搜索过程。首先将线路走廊

2、线搜索视为～个刚络规划问题，对研究区域内进行网格建模；通过动态规划法在三维网格范围内搜索出线路最优的走向。由于动态规划法进行线路搜索最终只能得到一条最优线路，而不是一组线路，不符合铁路选线线路方案的多样性的需求：设计了一种双向动态规划策略，得到经过任意网格点的最优线路方案以及按代价函数由小到大排序的一组线路方案群。(2)线路方案精细优化过程。动态规划法的全局最优搜索特性保证了搜索出的线路在网格的范围内全局最优，但由于网格限制了动态规划法在搜索空间上的连续性，因此基于网格而搜索出的最优线路方案是受限于离散网格点的。引入Powel

3、l法对线路最优走廊线进行精细优化，使线路位置不再受限于固定的网格点，从而得到最终的优化线路方案。针对Powell法无法处理约束的问题，借助罚函数把约束问趣转化为无约束问题，进而用无约束最优化方法求解约束问题，保证了优化结果满足线路约柬。碰用文中提出的理论和方法，开发了基于数字地球的铁路三维空间智能选线系统。实验证明，应州文中的方法可以有效地搜索出满足约束条件的最优和较优的线路方案群，选出的线路能很好地适应地形并绕避障碍物，方案合理可行。关键词智能选线，动态规划，Powell法，线形优化$日R*到十南女}ⅢR生学Ⅱ避女刨自g金f

4、％{：201l$mm)Ⅲ目中南大学硕士学位论文ABSTRACTIntheprocedureofrailwaydesign，horizontalandverticalalignmentsareofvitalimportance．asitwilIdirectlyaffecttheinvestmentofconstructionandoperationofalineTherefore，studyofprofileoptimizationcanbringpracticalsocialandeconomicbenefitsExistin

5、gmodelsforoptimizingraihvayOrbi曲w8yalignmentswerereviewedandtheadvantagesanddisadvantagesofdifferentapproachesvvcrl：identifiedAnimprovedapproachforsolvingfllree·dimensionalalignmentoptimizationproblemswhichintegratesdynamcprogrammingwithPowellmethodwasde、elopedTheap

6、proachpresentedinthispapermainlyperformsasfollowing：(1)I_hemethodologypresentedinthispaperfirstlyformulatedtheoptimizafionofaligmnentasanetworkproblembyestablishingathree—dimensionalsearchgridintilestudyareaThendynamicprogrammingasoneofthemostwell-developednetworkop

7、timizationtechniquesforsohingshortestpathproblemswasusedtofindthebestcorridoralignmentwithinthevastsmdyareaAsdynamicprogrammingcanonlyobtainonesingleglobaloptimum+whichcannotsatisfythescenario—diversitydemandofrailwayalignmentselection，adouble—directionsearchingstra

8、tegyind)namicprogrammingwasproposedtoobtainagroupofscenariosrankingbytheircorresyamdingctlmprehensivecost(2)Intheou,,dynamicprogrammingcan