Energy-Efficient Train Operation Using Nature-Inspired Algorithms
المؤلفون المشاركون
Keskin, Kemal
Karamancioglu, Abdurrahman
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-01-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A train operation optimization by minimizing its traction energy subject to various constraints is carried out using nature-inspired evolutionary algorithms.
The optimization process results in switching points that initiate cruising and coasting phases of the driving.
Due to nonlinear optimization formulation of the problem, nature-inspired evolutionary search methods, Genetic Simulated Annealing, Firefly, and Big Bang-Big Crunch algorithms were employed in this study.
As a case study a real-like train and test track from a part of Eskisehir light rail network were modeled.
Speed limitations, various track alignments, maximum allowable trip time, and changes in train mass were considered, and punctuality was put into objective function as a penalty factor.
Results have shown that all three evolutionary methods generated effective and consistent solutions.
However, it has also been shown that each one has different accuracy and convergence characteristics.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Keskin, Kemal& Karamancioglu, Abdurrahman. 2017. Energy-Efficient Train Operation Using Nature-Inspired Algorithms. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170841
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Keskin, Kemal& Karamancioglu, Abdurrahman. Energy-Efficient Train Operation Using Nature-Inspired Algorithms. Journal of Advanced Transportation No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170841
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Keskin, Kemal& Karamancioglu, Abdurrahman. Energy-Efficient Train Operation Using Nature-Inspired Algorithms. Journal of Advanced Transportation. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170841
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1170841
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر