基于强化学习的高速铁路列车运行调整方法研究

作     者：杜心怡 邵长虹 Du Xinyi;Shao Changhong

作者机构：北京交通大学运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044 京沪高速铁路股份有限公司北京100038 

基　　金：国家重点研发计划(2022YFB4300603) 中央高校基本科研业务费(2023JBZY005) 

出 版 物：《铁道技术标准（中英文）》 (Railway Technical Standard(Chinese & English))

年 卷 期：2024年第6卷第6期

页      码：35-43页

摘      要：我国高速铁路发展迅速,路网规模扩大、列车数量增加以及列车速度提升使得列车间运行关系耦合性强,运行调整难度大。为解决上述问题,本文构建了以调整后的列车时刻表与计划时刻表偏差最小为目标的列车运行调整模型,设计了交互环境、智能体、状态、动作、奖励函数等要素,采用强化学习方法中经典的Q-learning算法进行求解,最后通过算例对本文所提出的模型和算法的有效性进行验证。结果表明,该算法的求解质量比先到先发(FCFS)减少了43.87%的总偏差时间。

主 题 词：高速铁路 列车运行调整 调度 强化学习 Q-learning 

学科分类：08[工学] 082303[082303] 0823[工学-农业工程类] 

馆 藏 号：203130822...