![](/images/graphics-bg.png)
Optimization of High-Speed Train Control Strategy for Traction Energy Saving Using an Improved Genetic Algorithm
المؤلفون المشاركون
Wen, Tao
Su, Ruidan
Gu, Qianrong
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A parallel multipopulation genetic algorithm (PMPGA) is proposed to optimize the train control strategy, which reduces the energy consumption at a specified running time.
The paper considered not only energy consumption, but also running time, security, and riding comfort.
Also an actual railway line (Beijing-Shanghai High-Speed Railway) parameter including the slop, tunnel, and curve was applied for simulation.
Train traction property and braking property was explored detailed to ensure the accuracy of running.
The PMPGA was also compared with the standard genetic algorithm (SGA); the influence of the fitness function representation on the search results was also explored.
By running a series of simulations, energy savings were found, both qualitatively and quantitatively, which were affected by applying cursing and coasting running status.
The paper compared the PMPGA with the multiobjective fuzzy optimization algorithm and differential evolution based algorithm and showed that PMPGA has achieved better result.
The method can be widely applied to related high-speed train.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Su, Ruidan& Gu, Qianrong& Wen, Tao. 2014. Optimization of High-Speed Train Control Strategy for Traction Energy Saving Using an Improved Genetic Algorithm. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-477134
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Su, Ruidan…[et al.]. Optimization of High-Speed Train Control Strategy for Traction Energy Saving Using an Improved Genetic Algorithm. Journal of Applied Mathematics No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-477134
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Su, Ruidan& Gu, Qianrong& Wen, Tao. Optimization of High-Speed Train Control Strategy for Traction Energy Saving Using an Improved Genetic Algorithm. Journal of Applied Mathematics. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-477134
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-477134
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)