(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110848678.5 (22)申请日 2021.07.26 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113554467 A (43)申请公布日 2021.10.26 (73)专利权人 中南大学 地址 410083 湖南省长 沙市岳麓区麓山 南 路932号 (72)发明人 缪鹍　周启航　冯倩　戴炎林　 李洵贻　李挺　 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 10/04(2012.01)G06F 16/29(2019.01) G06N 3/00(2006.01) G06F 111/04(2020.01) (56)对比文件 CN 103399849 A,2013.1 1.20 CN 105069255 A,2015.1 1.18 CN 110820580 A,2020.02.21 Bo Liu.“A Co-evo lutionary Differential Evo lution Algorithm for Constrained Optimizati on”. 《Third Internati onal Conference o n Natural Computati on (ICNC 20 07)》 .2007,第4卷 审查员 余汉鸣 (54)发明名称 一种基于协同进化的铁路三维线形智能设 计方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于协同进化的铁路三 维线形智能设计方法， 首先建立两个三维线形设 计目标函数， 依据铁路的线路等级、 平面和纵断 面的约束条件、 单价费用， 采用协同进化差分算 法对基于ArcGIS平台的三维线形的平面交点数 量和参数、 纵断面变坡点数量和参数同时进行求 解， 实现铁路三维线形的智能设计； 利用本智能 设计方法的三维线形能综合考虑工程费用和运 营费用， 较好地绕避障碍物和适应地形， 为工程 设计人员提供 前期设计参 考。 权利要求书3页 说明书8页 附图3页 CN 113554467 B 2022.07.22 CN 113554467 B 1.一种基于协同进化的铁路三维线形智能设计方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 分别建立铁路三维线形的两个目标函数 F1和F2： F2＝KN·LCp+365·(NH+ η·NK)·∑ ε1   (2) 其中， F1为铁路三维线形的工程费用指标； l为横断面序号； b为桥梁的序号； t为隧道的 序号； L为线形设计区间中横断面的个数； B为线形设计区间中桥梁座数； T为设计区间中隧 道座数； CL为土石方工程单价； CB为桥梁每延米的单价； CT为隧道每延米的单价； d为两相邻 横断面间的距离； Al为第l个设计横断面的面积； Al+1为第l+1个设计横断面的面积； Lb为第b 座桥梁的长度； Lt为第t座隧道的长度； F2为铁路三维线形的运营费用指标； KN为无关费率； LCp为线路总 长度； NH为货车列数； η 为旅行列车 走行费换算系数； NK为客车列数； ∑ ε1为每一货物列车往返一次走 行费之和； 步骤2： 依据铁路的线路等级、 平面和纵断面的约束条件、 单价费用， 设定线形设计目标 区域约束条件， 采用协同进化差分算法， 对基于ArcGIS平 台的三维线形的平面交点数量和 参数、 纵断面变坡点数量和参数同时进行求 解； 其中， 三维线形的平面交点数量和参数、 纵断面变坡点数量和参数是指平面交点的数 量， 坐标、 半径及缓和曲线， 纵面交点的数量， 坐标、 半径及缓和曲线； (1)平面约束条件 (a)交点数量约束， 三维线形的交点数量np， 应该满足规范或人为规定的允许数量， 即： npmin≤np≤npmax； 其中， npmin为规范或人为规定的最小交点数量； npmax为规范或人为规定的最大交点数 量； (b)最小圆曲线半径约束， 平面交点Pi的圆曲线半径RJDi， 不小于最小圆曲线半径Rmin， 即： Rmin≤RJDi(i＝1， 2，…， np‑1)； (c)最小圆曲线长度约束， 平面交点Pi的圆曲线长度LRi， 不小于最小圆曲线长度LRmin， 即： LRmin≤LRi＝RJDi·|αi|(i＝1， 2，…， np‑1)； 其中， αi为平面交点Pi的转向角； (d)最小缓和曲线长度约束， 平面交点Pi的缓和曲线长度l0JDi， 不小于最小缓和曲线长 度l0min， 即： l0min≤l0JDi(i＝1， 2，…， np‑1)； (e)最小夹直线长度约束， 不同交点的两个相邻缓和曲线 之间的夹直线长度Lji， 不小于 最小夹直线长度Ljmin， 即： Ljmin≤Lji＝Li， i+1‑Ti‑Ti+1(i＝1， 2，…， np‑1)； 其中， Li， i+1为平面交点Pi至平面交点Pi+1的距离； Ti为平面交点Pi的切线长； Ti+1为平面 交点Pi+1的切线长； (2)纵断面约束条件 (a)变坡点数量约束， 三维线形的变坡点数量nz， 应该满足规范或人为规定的允许数量， 即： nzmin≤nz≤nzmax； 其中， nzmin为规范或人为规定的最小变坡点数量； nzmax为规范或人为规定的最大变坡点 数量； (b)最小坡段长度约束， 两个相邻 变坡点的距离Lpj， 不小于最小坡段长度Lpmin， 即： Lpmin ≤Lpj＝XBPDj+1‑XBPDj(j＝1， 2， …， nz‑1)；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113554467 B 2其中， XBPDj为变坡点Hj的里程； XBPDj+1为变坡点Hj+1的里程； (c)纵断面坡度约束， 第j个坡段的坡度iBPDj， 应该满足规范 或人为规定的允许坡度， 即： 其中， imin为规范或人为规定的最小坡段长度； imax为规范或人为规定的最大坡段长度， ZBPDj为变坡点Hj的高程； ZBPDj+1为变坡点Hj+1的高程； (d)相邻坡段坡度差约束， 相邻坡段坡度差ΔiBPDj， 不大于规范或人为规定的最大坡度 差Δimax， 即： ΔiBPDj＝|iBPDj‑iBPDj‑1|≤Δimax； 其中， iBPDj‑1为第j‑1个坡段的坡度； (3)三维线形设计目标区域约束， 三维线形设计目标区域(x， y)， 应该满足人为规定的 范围区域， 即： xmin≤x≤xmax， ymin≤y≤ymax； 其中， (xmin， ymin)是人为规定的范围区域的左下角的点， (xmax， ymax)是人为规定的范围 区域的右上角的点； 步骤3： 从三维线形设计目标区域中， 采用协同进化差分算法寻找最优线形； 步骤a： 设置种群规模NP、 变异因子、 交叉因子、 贪心因子、 最大函数评价次数、 随机分组 的迭代周期； 步骤b： 三维线形上所有的平面交点数量和参数、 纵断面变坡点数量和参数作为个体， 个体包含有n维变量， 将n维变量随机分配到s个组Pi(i＝1， 2， …， s)， 每一组包含变量的m 维， 每一组分配大小为NP的子个体， 根据每一个组负责优化的变量的m个维度对应的上限值 和下限值对每一个组进行初始化； 步骤c： 依据组间合作的方式， 将每个子个体与其他组的子个体进行合作， 采用铁路三 维线形的目标函数计算每个组中子个体的适应度值， 基于该适应度值对每个组进 行快速非 支配排序， 获得每一个子个体的非支配等级， 同时计算每个组中每一个子个体的拥挤距离 值； 其中， 组间合作的具体实现方式如下： 由于每一个子种群中的子个体只含有三维线形变量的部分维度， 不能独立完成适应度 的评估， 某一子种群中的子个体必须与其他子种群合作才能完成适应度的评估， 即组间合 作： f(i， j)＝f(P1y，…Pj‑1y， z， Pj+1y，…Psy)   (3) 其中， f(i， j)为第i个子种 群中第j个子个体的适应度； Pjy为其他子种 群中处于最高非 支配等级的随机一个子个 体的位置； z为第i个子种群中第j个子个 体当前的位置； 步骤d： 对所有的组Pi(i＝1， 2， …， s)进行差分算 法的变异操作和交叉操作， 产生子代组 Qi(i＝1， 2， …， s)， 采用组间合作的方 式， 根据铁路三维线形的目标函数计算每个子代组中 子个体的适应度值， 再进行外 部档案集更新； 其中， 差分算法的变异操作和交叉操作如下： 1)变异操作： 差分算法通过变异策略为种群中的每 个个体生成变异个 体， 即： 其中， ViG是第i个个体 在第G代的变异个体； 是从当前种群中随机选择的个体，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113554467 B 3