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        自適應(yīng)遺傳算法支持下的既有鐵路曲線整正方法

        2023-02-02 08:12:54明祖濤李穎喆賴祖龍
        測繪工程 2023年1期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化方法

        明祖濤,李穎喆,2,李 瑋,賴祖龍

        (1.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢) 地理與信息工程學(xué)院,武漢 430074;2.武漢市勘察設(shè)計(jì)有限公司,武漢 430022)

        在鐵路工程中,當(dāng)施工放樣誤差造成工程結(jié)構(gòu)物偏移或后期運(yùn)營過程中線路逐漸發(fā)生變形錯(cuò)位時(shí),特別是鐵路曲線路段,為避免損失,需調(diào)整線路的技術(shù)參數(shù)以恢復(fù)平順性。此類鐵路曲線整正問題中,為減少工作量,一般以撥距總量最小作為優(yōu)化的方向。目前鐵路曲線整正方法主要有繩正法、偏角法和坐標(biāo)法3種。繩正法和偏角法都是根據(jù)漸伸線理論,容易產(chǎn)生較大誤差,坐標(biāo)法計(jì)算原理嚴(yán)密清晰、精度高,越來越被廣泛地應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中[1-14]。

        國內(nèi)外專家學(xué)者們利用多種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)提高了傳統(tǒng)撥距計(jì)算的精度和效率。例如,文獻(xiàn)[1]提出按最小二乘原理的整體平差方法,結(jié)合測點(diǎn)坐標(biāo)的曲率圖對主要樁點(diǎn)進(jìn)行穩(wěn)健估計(jì),通過兩次平差獲得優(yōu)化結(jié)果。文獻(xiàn)[2]使用霍夫變換剔除線性識(shí)別中的偏差點(diǎn),使曲率圖更加準(zhǔn)確,進(jìn)而提高最小二乘法計(jì)算精度。文獻(xiàn)[3]考慮運(yùn)行穩(wěn)定性與舒適度,以通過定點(diǎn)作為約束條件,用網(wǎng)格法計(jì)算可行性解的組合范圍。文獻(xiàn)[4-6]通過擬合三次樣條曲線來逼近鐵路曲線,結(jié)合曲率變化特征進(jìn)行概略分段,用概略樁點(diǎn)作為初始方案進(jìn)行迭代計(jì)算求撥距量最優(yōu)值。文獻(xiàn)[7]提出坐標(biāo)法計(jì)算徑向撥距新方法,并采用網(wǎng)格法驗(yàn)證該方法的精確性。文獻(xiàn)[8-10]用多種最優(yōu)化方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),分析約束優(yōu)化和無約束優(yōu)化的可行性,與網(wǎng)格法進(jìn)行比較。擬合與最優(yōu)化方法在鐵路曲線整正問題上能夠滿足工程精度要求,但需要先通過識(shí)別曲率變化特征來確定主要樁點(diǎn),而曲率圖具有一定誤差,且該過程難以加入約束條件與計(jì)算精確里程。文獻(xiàn)[11-14]利用粒子群算法或遺傳算法生成初始方案群,簡化線型識(shí)別過程,能夠顧及經(jīng)濟(jì)、環(huán)境指標(biāo)與相關(guān)規(guī)范等限制條件。

        在分析常用的鐵路整正方法的基礎(chǔ)上,提出一種利用自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)化整正方法,其優(yōu)勢在于適應(yīng)度函數(shù)的變量在個(gè)體的并行計(jì)算中作為已知值,能夠疊加黃金分割法搜索主要樁點(diǎn),并計(jì)算其在對應(yīng)撥后曲線的精確里程。通過大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,該方法能夠獲得曲線要素全局最優(yōu)解,具有較高的精確性和適用性。

        1 坐標(biāo)法撥距計(jì)算

        1.1 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

        以直緩點(diǎn)為原點(diǎn),直緩點(diǎn)到交點(diǎn)方向?yàn)閤軸正方向、曲線偏移方向?yàn)閥軸正方向建立平面直角坐標(biāo)系,各曲線要素如圖1所示。

        圖1 曲線要素示意圖

        (1)

        (2)

        (3)

        (4)

        (5)

        式中:T0為原設(shè)計(jì)切線長;T為撥后曲線的切線長;α為轉(zhuǎn)向角,由前后夾直線確定,在優(yōu)化中不發(fā)生改變;l0為緩和曲線全長;R為圓曲線半徑;m為切線增量;P為圓曲線內(nèi)移值;ZH為線路直緩點(diǎn);JD為線路轉(zhuǎn)彎處兩條直線延長線交點(diǎn)。

        1.2 撥距計(jì)算

        曲線撥正后,除ZH點(diǎn)改變外,曲線線型變化也使測點(diǎn)的對應(yīng)位置改變,各測點(diǎn)里程應(yīng)重新計(jì)算。

        d=|Yi|.

        (6)

        緩和曲線坐標(biāo)公式參考文獻(xiàn)[15],一般保留前三項(xiàng)級(jí)數(shù)。l為曲線長,由曲線上各點(diǎn)里程減直緩點(diǎn)里到,R為圓曲線半徑。

        (7)

        (8)

        式中:xi,yi為位于曲線上且與測點(diǎn)i里程對應(yīng)的坐標(biāo)。

        (9)

        式中:圓心坐標(biāo)(Xa,Ya)=(m,R+P)。

        圓曲線坐標(biāo)公式為:

        (10)

        (11)

        4)當(dāng)測點(diǎn)對應(yīng)第二緩和曲線時(shí),以緩直點(diǎn)為原點(diǎn)建立緩直點(diǎn)切線直角坐標(biāo)系,可按文獻(xiàn)[16]中討論的方法進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)化,撥距量計(jì)算與第一緩和曲線相同。

        5)由于撥距量為測點(diǎn)沿徑向到撥后曲線的距離,緩和曲線曲率半徑為Rl0/l,曲線各微分弧段的半徑為R到無窮大,遠(yuǎn)大于以測點(diǎn)為圓心與曲線的切圓,則撥距量為關(guān)于里程的單峰凸函數(shù),可使用黃金分割算法[17]求解撥距量和測點(diǎn)里程。當(dāng)R和l0作為已知值時(shí),令撥距量與里程的函數(shù)關(guān)系為d=f(x),算法流程如圖2所示。

        圖2 黃金分割法求解撥距流程

        圖2中:a,b為測點(diǎn)里程搜索范圍;x1,x2為黃金分割法的三等分點(diǎn)。

        1.3 變量范圍與約束條件

        緩和曲線長、圓曲線半徑上下界根據(jù)原設(shè)計(jì)值設(shè)置,并滿足《鐵路線路設(shè)計(jì)規(guī)范 TB10098-2017》《普速鐵路線路修理規(guī)則TG/GW102-2019》等規(guī)范,其中緩和曲線總長度應(yīng)為10 m的整倍數(shù),特殊困難地段整進(jìn)至1 m,撥距最大限值30 mm。此外,約束條件還有為避免重要構(gòu)筑物改建而引入的控制點(diǎn)。

        2 自適應(yīng)遺傳算法

        遺傳算法是一種基于遺傳進(jìn)化原理的隨機(jī)化搜索最優(yōu)值方法,通過模擬物競天擇的自然法則,優(yōu)秀個(gè)體的染色體有更高的概率保留并通過選擇、變異、交叉的遺傳學(xué)原理使種群中的下一代不斷進(jìn)化。整個(gè)種群的適應(yīng)度逐步提高,在朝預(yù)期方向進(jìn)化過程中誕生最優(yōu)個(gè)體。在解決撥距優(yōu)化問題中使用保留最優(yōu)個(gè)體和自適應(yīng)交叉變異算子的改進(jìn)策略,可克服種群早熟,以提高全局搜索能力。

        2.1 選擇算子

        保留父輩中最佳個(gè)體存放在子代個(gè)體矩陣第一行,其他子代個(gè)體采用比例選擇法加入矩陣,第i個(gè)個(gè)體被選中的概率為:

        (12)

        2.2 自適應(yīng)的交叉、變異算子

        種群保持多樣性是遺傳算法有效運(yùn)行的前提條件,需要保持足夠多的不同個(gè)體和較高的變異概率,同時(shí)為了加快收斂速度,必須使種群盡快向最優(yōu)方向靠攏,但又會(huì)降低種群的多樣性,自適應(yīng)遺傳算法大多致力于解決此矛盾。其中自適應(yīng)的交叉、變異算子作為一種簡便易行的方法,以最大適應(yīng)值與平均適應(yīng)值的差值作為判斷染色體早熟程度的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)差值較大時(shí),種群保持了較好的多樣性,增大交叉概率Pc、減小變異概率Pm,以加快收斂速度;差值較小時(shí),Pc減小Pm增大,有利于克服早熟現(xiàn)象[18],可按式(13)、式(14)設(shè)置[19]。

        (13)

        (14)

        2.3 適應(yīng)值函數(shù)與優(yōu)化步驟

        基于自適應(yīng)遺傳算法的坐標(biāo)法撥距優(yōu)化計(jì)算流程如下:

        1)輸入外業(yè)測量坐標(biāo),進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。根據(jù)R、l0原設(shè)計(jì)值和規(guī)范要求設(shè)置上下界,在變量閾值范圍內(nèi)等間隔生成一定的個(gè)體,進(jìn)行種群初始化;

        2)個(gè)體的曲線要素R和l0作為已知值,用其對新線路分段,再利用黃金分割法求取各測點(diǎn)撥距量與對應(yīng)里程,最后累加撥距量;

        3)計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度,保留適應(yīng)度最高的個(gè)體,其他子代個(gè)體采用比例選擇法選擇父代;

        4)繁衍過程中使用自適應(yīng)交叉、變異算子;

        5)當(dāng)目標(biāo)函數(shù)最小值持續(xù)20代不再變化時(shí)停止進(jìn)化,否則回到步驟(2);

        6)輸出優(yōu)化結(jié)果。

        3 實(shí)驗(yàn)分析

        3.1 仿真實(shí)驗(yàn)

        仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)通過已知的曲線要素,等里程間隔生成多組無誤差的坐標(biāo)作為撥距優(yōu)化的原始數(shù)據(jù),曲線優(yōu)化前后對比見表1。在大量仿真實(shí)驗(yàn)中,文中方法優(yōu)化得到的緩和曲線長度l0與圓曲線半徑R和設(shè)計(jì)值相比其差值幾乎為零,計(jì)算精度優(yōu)于0.1 mm,由此可見,文中采用的方法具有較高的計(jì)算精度。

        表1 自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        3.2 應(yīng)用實(shí)例

        選取文獻(xiàn)[10]中R為1 000 m,l0為40 m的曲線坐標(biāo)作為工程實(shí)例1。實(shí)例2的數(shù)據(jù)來源于某鐵路隧道進(jìn)口,通過測量二次襯砌的超量,內(nèi)業(yè)計(jì)算得到里程間隔為5 m的一組鐵路左線坐標(biāo)。選用文獻(xiàn)[20]中R為665 m,l0為50 m的數(shù)據(jù)作為實(shí)例3,文獻(xiàn)[21]中R為600 m,l0為50 m的數(shù)據(jù)作為實(shí)例4。

        自適應(yīng)遺傳算法參數(shù)設(shè)置為:種群規(guī)模200,擴(kuò)大個(gè)體數(shù)量有利于克服過早收斂,但會(huì)增加計(jì)算時(shí)長。交叉概率為0.8,變異概率0.05,超過連續(xù)不進(jìn)化代數(shù)20時(shí)停止。自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化實(shí)例一得到各測點(diǎn)撥后里程和撥距量,列出部分測點(diǎn)結(jié)果如表2所示。

        表2 實(shí)例一 測點(diǎn)撥距量統(tǒng)計(jì)

        由表2可知,黃金分割法求得的撥后里程與直接使用式(1)計(jì)算得到的里程有明顯差別。通過1號(hào)點(diǎn)的里程計(jì)算的遺傳算法優(yōu)化后的切線長,比原設(shè)計(jì)切線小0.123 7 m,但測點(diǎn)12的里程比原里程大0.375 7 m,相差約0.252 m,同樣計(jì)算其他實(shí)例中里程最大的測點(diǎn),相差分別為0.005 m、0.014 m、0.000 1 m,初始里程越粗略該差值越大,通過黃金分割法求取精確撥后里程能夠排除該誤差,從而提高優(yōu)化精度。

        在撥距優(yōu)化的最優(yōu)化方法中,無需二階導(dǎo)信息的擬牛頓法顯示出收斂快、精度高的特點(diǎn)[9]。使用Matlab優(yōu)化工具箱中提供的擬牛頓法,用曲線要素原設(shè)計(jì)值進(jìn)行初始化,迭代求得變量l0,選擇l0附近的兩個(gè)10的整倍數(shù)值作為已知值,再次計(jì)算得到目標(biāo)函數(shù)最小值與變量R。

        采用網(wǎng)格法、最優(yōu)化方法、自適應(yīng)遺傳算法3種方法對該4組實(shí)例中的曲線進(jìn)行優(yōu)化,變量設(shè)置相同的上下界,其中網(wǎng)格法設(shè)置緩和曲線步長10 m,圓曲線半徑步長0.1 m,統(tǒng)計(jì)4次結(jié)果如表3所示。

        表3 撥距量總和統(tǒng)計(jì) m

        表3中,3種方法優(yōu)化的變量值相差小于0.1 m,自適應(yīng)遺傳算法的撥距總量在本實(shí)驗(yàn)中皆為最小。

        4 結(jié) 論

        通過仿真實(shí)驗(yàn)分析,驗(yàn)證了基于自適應(yīng)遺傳算法的撥距優(yōu)化方法的適應(yīng)性和精確性,又通過具體實(shí)例對網(wǎng)格法、擬牛頓法和自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了比較分析,最終得到以下結(jié)論:

        1)提出的基于自適應(yīng)遺傳算法的撥距優(yōu)化方法具有較強(qiáng)的全局搜索能力,適應(yīng)性強(qiáng),優(yōu)化結(jié)果精度優(yōu)于0.1 mm。黃金分割法求得的撥后里程與直接使用切線增量計(jì)算得到的里程有明顯差別,通過黃金分割法能夠排除初始里程不精確帶來的誤差。

        2)網(wǎng)格法通過對兩變量進(jìn)行枚舉計(jì)算撥距量,其最優(yōu)解的精度由步長決定,步長小于0.1 m時(shí)計(jì)算量大幅增加,效率低,不適用于較長的線路。擬牛頓法用初始變量值計(jì)算概略緩直點(diǎn)、緩圓點(diǎn),對曲線各段進(jìn)行粗略劃分,其各點(diǎn)里程未重新計(jì)算,通過迭代得到近似最優(yōu)解,有一定的精度損失。

        3)文中方法的兩個(gè)變量在并行計(jì)算中作為已知值,可處理各種運(yùn)算,因此目標(biāo)函數(shù)能夠靈活表達(dá),顧及各種約束條件。該方法計(jì)算得到的撥距量總和小于另兩種方法,能求取變量的全局最優(yōu)解,具有更高的精度,可為工程實(shí)踐提供良好的參考。

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