李榮娜 張 喜

（北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院 北京100044）

0 引 言

列車運(yùn)行調(diào)整是指在列車運(yùn)行工作中，因各種因素和突發(fā)事件的影響，使得列車運(yùn)行的實(shí)際狀態(tài)偏離預(yù)定值，需要對列車運(yùn)行方案重新鋪劃，以盡可能小的代價(jià)，盡快地恢復(fù)列車的有序運(yùn)行狀態(tài)［1］。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，國內(nèi)外有許多學(xué)者都注重依托先進(jìn)的系統(tǒng)來研究列車運(yùn)行調(diào)整問題，以期實(shí)現(xiàn)調(diào)度指揮的自動(dòng)化。

目前，學(xué)者和專家針對列車運(yùn)行調(diào)整問題提出了數(shù)學(xué)規(guī)劃、模擬仿真和人工智能等多種模型與算法。張翠平等根據(jù)圖論模型的理論建立了列車運(yùn)行調(diào)整問題的線性規(guī)劃模型，并采用改進(jìn)的啟發(fā)式算法進(jìn)行求解［2］。啟發(fā)式算法求解速率較快，但對于求解多目標(biāo)函數(shù)時(shí)，效果就不太理想。陳雍君以貨運(yùn)鐵路為研究對象，建立了以列車旅行平均時(shí)間最少為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的區(qū)間列車沖突調(diào)整模型，在求解時(shí)使用了序優(yōu)化方法，減少了計(jì)算量［3］。

而在列車運(yùn)行調(diào)整問題中，遺傳算法是1種可以很好地模擬列車運(yùn)行調(diào)整過程的算法，一些學(xué)者也進(jìn)行了研究。但是由于遺傳算法本身存在的問題，如收斂速度較慢、易出現(xiàn)早熟等，有時(shí)候不能獲得最優(yōu)的結(jié)果。而免疫遺傳算法是將免疫算法與遺傳算法相結(jié)合產(chǎn)生的1種方法，可在很大程度上避免遺傳算法中的早熟現(xiàn)象，從而快速找到全局最優(yōu)解。

1 列車運(yùn)行調(diào)整的數(shù)學(xué)模型

選擇了雙線自動(dòng)閉塞的線路，并以該調(diào)度區(qū)段單方向的運(yùn)行調(diào)整問題為例進(jìn)行研究。為了精確地構(gòu)造和描述模型，建立以下的相關(guān)變量：

M－調(diào)度區(qū)段內(nèi)的車站總數(shù)；

N－調(diào)度區(qū)段內(nèi)列車總數(shù)；

Qi，j－列車i在車站j的起車附加時(shí)分；

Ti，j－列車i在車站j的停車附加時(shí)分；

I－最小追蹤列車間隔時(shí)間；

Si，j－列車i在車站j的最小作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間；

Dj－車站j可供使用的到發(fā)線數(shù)量；

列車運(yùn)行調(diào)整的模型建立包括2部分：①目標(biāo)函數(shù)的建立；②約束條件的確定。

1.1 列車運(yùn)行調(diào)整目標(biāo)函數(shù)的建立

列車運(yùn)行調(diào)整的目的就是使偏離列車運(yùn)行圖的列車盡快恢復(fù)按圖行車。因此，以與列車運(yùn)行圖的偏差最小為優(yōu)化目標(biāo)［4］。具體的調(diào)整模型如下

式中：wi為列車i的權(quán)重因子，wi越大，說明列車的等級級別越高。

1.2 列車運(yùn)行調(diào)整約束條件的模型化

列車運(yùn)行調(diào)整問題是1個(gè)約束條件眾多的組合優(yōu)化問題，所產(chǎn)生的調(diào)整計(jì)劃必須滿足一定的約束條件，才可以執(zhí)行最后求解得到的調(diào)整計(jì)劃。

列車運(yùn)行調(diào)整必須滿足的約束條件如下。

1）區(qū)間運(yùn)行時(shí)分約束。根據(jù)列車在區(qū)間的運(yùn)行時(shí)間不得小于區(qū)間規(guī)定的最小運(yùn)行時(shí)這一規(guī)定，有

2）追蹤間隔時(shí)間約束。在區(qū)間內(nèi)追蹤運(yùn)行的2列列車之間需要滿足最小追蹤間隔時(shí)間的約束，即

式中：i為k的后行列車。

3）車站停車時(shí)分約束。列車i在車站j的作業(yè)時(shí)間不得小于規(guī)定的在該車站的最小作業(yè)時(shí)間，該約束條件為

式中：ri，j為列車i在車站j的通過和停站情況，可以定義為

4）發(fā)車時(shí)間約束。根據(jù)發(fā)車時(shí)間不得早于計(jì)劃發(fā)車時(shí)間，有

5）到發(fā)線約束條件。由于1個(gè)車站可以使用的到發(fā)線的數(shù)目都是固定的，因此列車實(shí)際的到發(fā)線使用數(shù)目不應(yīng)該大于車站總的到發(fā)線數(shù)量。首先，引用一函數(shù)，在t時(shí)刻，令

則到發(fā)線的約束條件為

6）越行約束。如果列車在車站發(fā)生越行，就需要滿足

2 基于免疫遺傳算法的列車運(yùn)行調(diào)整算法

2.1 算法介紹

遺傳算法是以自然界中的生物進(jìn)化過程為背景，將生物進(jìn)化過程中的繁殖、選擇、交叉、變異和競爭等概念引入算法中［5］。它一般包括以下幾個(gè)步驟，首先，對問題的解進(jìn)行編碼，并產(chǎn)生編碼后的初始種群；根據(jù)優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)來制定適應(yīng)度函數(shù)；然后，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)值挑選個(gè)體參與遺傳操作；最后，按照優(yōu)勝劣汰和適者生存的生物學(xué)原理逐代進(jìn)行衍化，直至得到問題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。遺傳算法具有自組織性、自適應(yīng)性、并行性、過程性、不確定性等特點(diǎn)。這些特點(diǎn)使得遺傳算法在優(yōu)化問題中得到了極為成功的應(yīng)用。但是，它也存在一些不足，如遺傳算法的局部搜索能力很差，并極容易出現(xiàn)早熟現(xiàn)象，從而導(dǎo)致算法的收斂性降低［6］。

為克服遺傳算法存在的缺陷，將免疫系統(tǒng)的相關(guān)理論引入到遺傳算法的框架里，提出了1種新的算法——免疫遺傳算法。免疫遺傳算法是在遺傳算法的基礎(chǔ)上，借鑒生物免疫系統(tǒng)自適應(yīng)識(shí)別和排除侵入生物體內(nèi)的抗原性異物的功能，將生物免疫系統(tǒng)的學(xué)習(xí)、記憶、抗體多樣性的特點(diǎn)引入遺傳算法而得［7］。在實(shí)際問題中，免疫遺傳算法將求解問題的目標(biāo)函數(shù)對應(yīng)于入侵生命體的抗原，問題的解對應(yīng)為免疫系統(tǒng)產(chǎn)生的抗體，并通過一系列遺傳操作及抗體親和度的計(jì)算，在保持抗體多樣性的基礎(chǔ)上，找出針對問題的最優(yōu)解［7］。總而言之，免疫遺傳算法既保留了遺傳算法隨機(jī)全局并行搜索的特點(diǎn)，又在很大程度上避免過早收斂，確保收斂于全局最優(yōu)解。

相較于遺傳算法，免疫遺傳算法具有以下特點(diǎn)［8］。

1）通過個(gè)體濃度評價(jià)可以對抗體進(jìn)行促進(jìn)和抑制，很好地保持了抗體的多樣性，這樣，能夠增強(qiáng)算法的全局搜索能力，從而使算法收斂更快。

2）具有免疫記憶功能，該功能是免疫遺傳算法的1個(gè)重要特色，可以使系統(tǒng)在處理同類問題時(shí)，使用記憶庫中的個(gè)體作為初始群體，這樣加快搜索速度，迅速收斂到全局最優(yōu)解。

3）具有自我調(diào)節(jié)功能，可以提高局部搜索能力。

2.2 免疫遺傳算法設(shè)計(jì)

1）編碼設(shè)計(jì)。列車運(yùn)行調(diào)整問題的解就是列車的運(yùn)行時(shí)刻，因此采用實(shí)數(shù)編碼，能夠省去推算的過程，直接求得結(jié)果，簡便可行。定義從午夜零點(diǎn)到某個(gè)時(shí)刻所經(jīng)過的秒數(shù)代表現(xiàn)實(shí)中的相應(yīng)時(shí)刻，如，6000代表著01：40：00。

文中的編碼格式為：xk＝（，，…，），其長度為M×N×2。

2）適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)。適應(yīng)度函數(shù)是衡量遺傳算法中解的好壞的1種標(biāo)準(zhǔn)，個(gè)體的適應(yīng)度值越大，表明解的性能越優(yōu)。在遺傳算法中，適應(yīng)度函數(shù)一般是目標(biāo)函數(shù)，為了便于操作，一般要求適應(yīng)度值非負(fù)，而且適應(yīng)度值增大方向必須對應(yīng)目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化的方向。因此，筆者設(shè)計(jì)的適應(yīng)度函數(shù)如下。

式中：Cmax為事先設(shè)定的一較大正數(shù)。

算法必須考慮對約束條件的處理，筆者采用罰函數(shù)法進(jìn)行處理，即對解空間中無對應(yīng)可行解的個(gè)體在計(jì)算適應(yīng)度值時(shí)增加一個(gè)罰函數(shù)，降低該個(gè)體遺傳到下一代的概率。第1個(gè)約束條件進(jìn)行罰函數(shù)處理的過程如下

式中：P為一正數(shù)。

剩余的約束條件可依次進(jìn)行，則經(jīng)過罰函數(shù)方法處理得到的新的適應(yīng)度函數(shù)為

3）抗體濃度?？贵w和抗體之間的親和力反映了抗體之間的相似程度，此處借鑒由Forrest等提出的R位連續(xù)方法計(jì)算抗體與抗體之間的親和力［9］。即

式中：ki，j為抗體i和j中相同的位數(shù)；L為抗體的長度。

親和力越大，表明2個(gè)抗體之間的相似程度越高，當(dāng)種群進(jìn)入下一代時(shí)，親和力大的抗體將會(huì)大肆繁殖，但是如果相似抗體太多，為了防止算法在小范圍內(nèi)進(jìn)行復(fù)制，使得算法收斂于局部解，就要抑制它們的再繁殖，從而保證算法求解的范圍比較廣。選用濃度來決定抗體的促進(jìn)和抑制。設(shè)Ci為抗體i的濃度，則濃度定義為

其中：τ為預(yù)先設(shè)定的閾值，一般取值范圍為［0.9，1］.

4）抗體的抑制和促進(jìn)。免疫遺傳算法的選擇概率不僅與個(gè)體的適應(yīng)度有關(guān)，而且與抗體的濃度有關(guān)［6］。這是免疫遺傳算法區(qū)別于遺傳算法的1個(gè)重要特色。設(shè)抗體i的期望繁殖率為P，則其選擇復(fù)制的概率為

式中：α為常數(shù)。由上式可見，個(gè)體適應(yīng)度越高，則期望繁殖概率越大；個(gè)體濃度越大，則期望繁殖概率越小。這樣既鼓勵(lì)了適應(yīng)度高的個(gè)體，同時(shí)抑制了濃度高的個(gè)體，從而確保了個(gè)體多樣性［9］。

5）選擇操作。選擇：按照輪盤賭選擇機(jī)制和精英保留策略相結(jié)合的方式進(jìn)行選擇操作。精英保留策略是指群體中適應(yīng)度最高的個(gè)體不進(jìn)行交叉操作與變異操作，直接遺傳到下1代種群中，目的是為了保證群體收斂到最優(yōu)解。

輪盤賭選擇是基于適者生存這一思想，按照期望繁殖概率進(jìn)行選擇。

6）交叉操作。是指從種群中選取2個(gè)個(gè)體，通過2個(gè)染色體的交換組合，從而產(chǎn)生下1代的新的個(gè)體。由于采用的是實(shí)數(shù)編碼，因此采用實(shí)數(shù)交叉法，即染色體xi和染色體xj在隨機(jī)選取的k基因位上進(jìn)行基因交換，用數(shù)學(xué)公式可以描述為

式中：b為隨機(jī)數(shù)。

7）變異操作。變異操作是算法中很重要的一步，筆者采用混合變異算法，即采用基于實(shí)數(shù)編碼的非均勻變異與邊界變異法進(jìn)行變異操作。將進(jìn)化代數(shù)T分為2個(gè)階段，當(dāng)進(jìn)化到當(dāng)前代數(shù)t時(shí)，若0＜t＜T／2，時(shí)，采用非均勻變異算法，否則采用邊界變異法。這樣混合的變異方式可以提高算法的收斂速度，使算法盡快收斂于全局最優(yōu)解。

2.3 免疫遺傳算法的基本步驟

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，得到基于免疫遺傳算法（調(diào)整算法）的步驟如下。

1）輸入抗原。輸入目標(biāo)函數(shù)和各種約束條件，作為抗原。

2）產(chǎn)生初始抗體群。把抗體定義為列車運(yùn)行調(diào)整問題的可行解，在解空間上，隨機(jī)生成一定數(shù)目的個(gè)體。

3）計(jì)算適應(yīng)度和濃度。計(jì)算抗體群中的適應(yīng)度和濃度。

4）記憶細(xì)胞。先將適應(yīng)度最高的若干個(gè)體放入記憶庫中，再按照期望繁殖率將剩余的抗體選入記憶庫，這些記憶庫中的個(gè)體可以直接傳遞到下1代中。

5）抗體的抑制和促進(jìn)。在免疫遺傳算法中，適當(dāng)?shù)夭捎靡种撇呗砸员３址N群中抗體的多樣性，在構(gòu)造選擇概率時(shí)，綜合考慮適應(yīng)度和濃度來實(shí)現(xiàn)。

6）新群體的產(chǎn)生。通過遺傳操作，產(chǎn)生新1代的抗體。

7）終止條件判斷。若滿足終止條件，則輸出結(jié)果，否則返回到步驟3）。

3 實(shí)例分析

以某雙線自動(dòng)閉塞鐵路12：00～16：00時(shí)的10輛列車為例。在算法運(yùn)行中，比較重要的參數(shù)有：交叉概率，變異概率，迭代次數(shù)，種群規(guī)模最大迭代次數(shù)等［10］。經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，本例參數(shù)設(shè)置為：迭代次數(shù)maxgen＝200，種群規(guī)模sizepop＝30，記憶庫容量overbest＝10，交叉概率pcross＝0.8，變異概率pmutation＝0.1，多樣性評價(jià)參數(shù)α＝0.9，濃度閾值τ＝0.9。應(yīng)用免疫遺傳算法進(jìn)行計(jì)算，并將其與遺傳算法的運(yùn)行過程進(jìn)行對比，結(jié)果見圖1和圖2。

由此可以看出，免疫遺傳算法在40多代進(jìn)行收斂，而遺傳算法在60多代后曲線才收斂，顯然，免疫遺傳算法收斂速度較快。此外，免疫遺傳算法收斂到最優(yōu)解，而遺傳算法只收斂到次優(yōu)解，這說明免疫遺傳算法能搜索到更優(yōu)結(jié)果。

在進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)，同時(shí)對2種算法試驗(yàn)20次，發(fā)現(xiàn)遺傳算法試驗(yàn)成功率僅為70%，而免疫遺傳算法能達(dá)到100%。

綜上所述，免疫遺傳算法在收斂速度，最優(yōu)值以及試驗(yàn)成功率方面都具有更為優(yōu)越的特性。

圖1 免疫遺傳算法收斂曲線Fig.1 The convergence curve of the immune genetic algorithm

圖2 遺傳算法收斂曲線Fig.2 The convergence curve of the genetic algorithm

4 結(jié)束語

針對遺傳算法在運(yùn)用中存在的不足，選用1種免疫遺傳算法進(jìn)行列車運(yùn)行調(diào)整問題的求解。列車運(yùn)行調(diào)整模型的建立，突出了以偏離運(yùn)行圖最小為目標(biāo)函數(shù)的特點(diǎn)，并充分考慮了區(qū)間運(yùn)行時(shí)分、車站停車時(shí)分約束、越行約束等條件，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了免疫遺傳算法的各個(gè)步驟。其中，適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行了罰函數(shù)方法處理，親和度采用了不同于信息熵的R位連續(xù)方法進(jìn)行計(jì)算，選擇操作則是綜合了輪盤賭選擇機(jī)制和精英保留策略的方式，變異操作采用了混合的變異方式進(jìn)行操作。仿真結(jié)果表明，免疫遺傳算法在收斂速度，最優(yōu)值甚至試驗(yàn)成功率方面都具有更好的性能。

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