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摘要
列车运行速度曲线的优化是降低城轨列车牵引能耗的重要解决途径。传统的解析法、数值法效率偏低，相比而言，仿生启发算法具有非线性适应度强、搜索效率高、自适应强的优点，但存在可能陷入局部最优的缺陷。本文针对城轨列车速度曲线优化，引入一种改进仿生进化方法进行曲线参数优化的选择。与标准进化算法相比，该方法通过增强变异来增加进化种群个体多样性，避免陷入局部最优并增强收敛速度和精度。为验证方法有效性，基于北京亦庄线某段实例数据进行了仿真试验，表明了所提出的改进仿生方法对于列车速度曲线进行节能优化的优势。
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单位中车长春轨道客车股份有限公司; 北京交通大学
