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J-GLOBAL ID：202002242660648555   整理番号：20A1942868

バクテリア採餌アルゴリズムを用いた省エネルギー列車制御のオンライン最適化【JST・京大機械翻訳】

On-line Optimization of Energy-saving Train Control using Bacteria Foraging Algorithm

著者 (3件)： Xiao Si-yu (School of electronic and information engineering, Beijing Jiaotong University) ,  Liu Jiang (School of electronic and information engineering, Beijing Jiaotong University) ,  Cai Bai-gen (School of computer and information technology, Beijing Jiaotong University)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICACS ’18  ページ： 30-36  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エネルギー消費の削減は,都市交通運用における重要な問題である。運転スケジュールからの事前制約を考慮して,連続ステーション間の速度曲線のオンライン最適化は,全体の鉄道輸送システムの省エネルギー能力を改善し,コスト効率を高めることができる。スケジュールアドヒアランスの要求を満たすために,列車牽引制御操作を縮減するオンライン最適化方法を,本論文で提示した。本方法において,細菌採餌アルゴリズムを採用して,エネルギー消費と他の関連因子に関する目的関数の最適解を達成し,それを用いて,次のレール断面の速度曲線を,時間スケジュールと実用的操作の間の可能な偏差に対処するために,更新し,調整することができた。レールディスパッチングと列車運転制御の統合によって,列車の制御戦略を,特定の修正トリップ計画に従って更新することができ,次のレールセクションのための変化スケジュールが,駅の定在時間内の列車の最適速度曲線を再計算することによって,まだ満たされることを意味した。最適化は多目的最適化フレームワークの下で達成され,そこではエネルギー消費と乗客の快適性度が最新のスケジュールに基づいて調整されるかもしれない時間領域制約の下で関係する。シミュレーションの結果は,提案した方法の有効性と実現可能性を実証し,将来,より安全でよりグリーンな都市交通システムにおける大きな可能性を説明した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  制御作業 ,  ディスパッチング ,  快適性 ,  都市交通 ,  鉄道輸送 ,  *列車制御 ,  レール ,  トリップ ,  鉄道駅 ,  目的関数 ,  乗客
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  最適解 ,  コスト効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 省エネルギー ,  細菌採餌アルゴリズム ,  オンライン最適化 ,  列車牽引制御

分類 (2件)： 輸送と業務  (TC01030N) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (4件)： バクテリア採餌アルゴリズム ,  省エネルギー ,  列車制御 ,  オンライン最適化