基于三维随机树算法的稠密约束环境铁路线路优化OA北大核心CSTPCDEI

铁路选线是一个复杂的工程问题,尤其是当稠密约束选线环境内存在起伏地形高差约束和大量障碍物时,现有计算机辅助线路设计方法往往需要耗费大量的计算时间和资源才能生成优化方案,甚至容易停滞,无法找到可行方案。为解决这一问题,提出一种三维快速搜索随机树算法以期快速生成满足所有约束的线路方案。首先,为避免随机树搜索陷入局部最优,提出平-纵整合式随机树启发式采样方法,将随机树搜索扩展到三维空间并实现对选线搜索区域的全面探索。其次,为了在线路搜索过程中高效提取相关环境信息,提出多源异构综合地理信息的统一管理方法,针对环境信息特点定制相应的储存策略,将地形、障碍物等环境信息离散到综合地理信息模型中,并在随机树搜索过程中动态处治障碍物约束。随后集成启发式采样方法和约束处治算子,提出随机树进化搜索方法,在随机树拓展过程中高效检索和处治障碍物,快速生成优化路径方案。最后,将此方法应用于一个真实稠密约束线路案例中,实验结果证明,此方法能实现对所有障碍物约束的空间绕避,并能快速产生优化线路方案,相比于人工方案,机选方案的造价降低了4.8%。实验结果表明此方法可以提高线路设计效率,为人工设计提供有价值的参考。