Algoritmi genetici implementati in C++ per l'ottimizzazione del consumo energetico in applicazioni ferroviarie

Questa tesi presenta un algoritmo genetico implementato in C + + che risolve euristicamente il problema di ottimizzazione energetica di un treno in transito lungo la propria linea ferroviaria. La soluzione del problema è una delle tante possibili configurazioni di velocità che il treno potrebbe avere secondo un orario tabellato tenuto fissato. La soluzione rappresenta una proposizione al macchinista, guidatore del treno, di un profilo di marcia che viene figurato in quattro fasi ripetute consequenzialmente (accelerazione, crociera, coast, frenata) che costituiscono il profilo di velocità teorico ottimizzato energeticamente. Il fine ultimo dell’algoritmo è l’ottenimento di un profilo di marcia ottimizzato in tempo reale . Di conseguenza si ricerca tra le varie tipologie sviluppate una serie di accorgimenti volti sia ad aumentare la qualità delle soluzioni, sia a velocizzare i processi interni all’algoritmo. A tal fine si è analizzata l’efficacia combinata delle varie caratteristiche dell’algoritmo attraverso un test condotto su istanze verosimili. Infine si è messo a confronto questo lavoro di tesi con un altro algoritmo scritto in un linguaggio di programmazione differente al fine di condurre un’analisi benchmarking sia sulla qualità delle soluzioni e sia sul tempo di calcolo.