基于遗传算法的MVB网络实时性算法研究
随着列车信息化的飞速发展，列车通信网络（TrainCommunicationNetwork，TCN）在信息通信实时性方面提出了越来越高的要求。多功能车辆总线（MultifunctionVehicleBus,MVB）作为TCN的国际标准之一，其数据传输的实时性是列车安全运行的重要保障。IEC61375-1标准对MVB的实时性做了明确要求，并给出了基本实时算法，但其存在信息分布不均匀、总线利用率低等问题。 本文主要针对MVB周期信息传输过程中存在的实时性不高问题，采用遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）对传输周期信息的周期调度表进行优化，使其配置均匀、合理，从而提高周期信息传输的实时性。通过对所提算法进行仿真综合分析，验证其性能和有效性。具体研究工作包括： 首先，描述研究的背景意义及MVB网络实时性的国内外研究现状，介绍MVB周期通信的基本原理，包括MVB的数据格式及传输的具体过程。阐述了构建周期调度表所必须遵循的协议及规则，给出影响MVB网络性能的相关参数。 其次，提出一种基于传统GA的MVB实时性算法。根据IEC61375-1标准确定约束条件及优化目标，按照传统遗传算法流程，通过选择、交叉和变异算子的相关操作，求出优化的周期调度表。通过与改进差分算法进行性能对比，验证了所提方法的优越性。 然后，提出一种基于自适应GA的MVB实时性算法。该算法在传统GA的基础上，保留选择算子的设置方式，同时采用动态自适应的方式对遗传算子中的交叉算子和变异算子进行调整。仿真结果表明该算法能有效提高总线利用率，改善总线负载均衡性能。 最后，提出一种基于BP-GA的MVB实时性算法。为了弥补遗传算法在连续搜索和寻找局部最优方面存在的缺陷，该算法采用BP神经网络优化遗传算法操作算子，融合遗传算法全局搜索和BP神经网络自学习能力，仿真结果表明其收敛速度更快，总线利用率更高。 本文通过遗传算法对MVB周期信息调度表进行优化，提高网络通信的实时性，为列车安全运行提供保障，为MVB网络进一步应用提供理论基础。
列车通信网络;实时性算法;遗传算法;IEC61375-1标准
长春工业大学
硕士
信息与通信工程
胡黄水
2019
中文
TP18;U284.48
2019-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）