摘要：在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDDQN)。首先,将线路划分为多个轨道区段相连接的形式,并基于车间作业调度问题,以最小化所有列车总晚点时间为目标,构建描述列车运行过程的整数规划模型。之后,将各列车视为智能体,根据实际运营需求定义了多智能体的状态、动作以及回报函数,并构造了2个深度神经网络以近似值函数。最后,结合上述整数规划模型设计了DDDQN的训练方法,先利用智能体在仿真环境中探索求出问题可行解,并通过2个神经网络之间的“互馈”机制,实现神经网络参数的更新。在此基础上求解整数规划模型,即可在短时间内得到问题最优解。利用京张高铁实际线路数据和运营数据进行仿真实验,通过比较3种不同求解方法在10个不同突发事件场景下得到的列车总晚点时间和求解时间,验证了所提出的DDDQN模型可以在短时间内得到问题的最优解,可降低至多30.43%的列车晚点时间以及至多68.33%的求解时间。DDDQN为提升高速铁路系统在突发事件下的应急处置能力以及运输组织效率提供了一种智能化的方法与参考。

摘要：“后疫情时代”下,我国城市轨道交通客流量快速反弹并进一步持续攀升。在此背景下,以缓解车站拥挤度为目标,研究面向客流聚集风险防控的列车实时调度问题具有重要的现实意义。在线路运营受到异常事件干扰条件下,结合列车跳停策略和运行图协同调整,以最小化线路车站拥挤度为目标函数,以车厢满载率为模型约束,建立列车实时调度混合整数线性规划模型。为提高模型求解效率,提出可变邻域搜索算法,首先基于线性规划松弛原理设计模型初始解的启发式计算规则,之后基于可变邻域搜索算法寻找初始解邻域内的近似最优解作为列车实时调度问题的最终解。使用北京地铁亦庄线实际数据进行了仿真实验,仿真结果表明:以标准“站站停”策略生成的运行图调整方案作为评价基准,采用可变邻域搜索算法计算得到的列车实时调度策略可降低线路拥挤度约67.56%,减少约38.28%的线路最大断面客流量,计算时间在1 min左右,可满足列车实时调度的需求,验证了本文提出的列车实时调度模型与求解算法能有效降低车站拥挤度、均衡线路客流的断面分布,对突发大客流带来的车站乘客聚集问题具有较好的调整效果。

摘要：随着轨道交通网络规模的扩大和列车运营间隔的缩短,列车牵引能耗在快速增加。因此,通过优化列车的驾驶策略降低牵引能耗,对于轨道交通系统的节能减排具有重大意义。针对列车的驾驶策略优化问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的列车节能驾驶控制方法。首先介绍了传统的列车节能驾驶问题并构造其反问题,即通过分配最少的能耗达到规定运行时分。进一步将该问题转化为有限马尔可夫决策过程(MDP),通过设计状态动作值函数、定义动作策略选取方法等,构建基于DQN方法的列车节能驾驶控制方法。通过实际驾驶数据对DQN进行训练,得到最优的状态动作值函数,并通过该值函数确定最优的能耗分配方案,从而得到最优驾驶策略。最后,以北京地铁亦庄线的实际运营数据设计了仿真算例,对方法的有效性进行验证,并对方法参数进行了敏感度分析。提出的方法可充分利用列车的驾驶数据提升驾驶策略,降低列车牵引能耗,对未来我国智慧城轨的发展具有一定的借鉴意义。

摘要：研究城市轨道交通智慧车站实施方案,梳理近年来欧洲联盟及国内一些单位关于智慧车站的研究动向,介绍轨道交通智慧车站需求与内涵。以南昌地铁4号线智慧车站建设为例,设计智慧车站总体架构,分析智慧车站建设的技术难点,提出智慧车站实施方案。该方案已应用于南昌地铁4号线智慧车站的建设中,可为探索符合我国国情的智慧城市轨道交通发展路径提供参考。

摘要：随着我国城市轨道交通系统"密集化"与"网络化"趋势的凸显,如何完善应急条件下的列车运行管理方案已成为当前亟待解决的问题。从应急条件下的列车运行调整出发,提出一种考虑跳停和加开备车策略的城轨列车运行图调整方法,通过结合多种行车调度策略使线路尽快恢复行车秩序,保障应急条件下的线路运力。通过将列车运行过程转化为相应的状态约束,构建了混合整数线性规划模型(Mixed-integer linear programming),并使用分支定界和CPLEX平台进行求解。最后设计仿真实验验证了该方法的有效性。

摘要：随着我国城市轨道交通网络化建设进程的不断推进,面向网络化安全、高效运营的智能调度系统成为建设智慧城轨的关键之一。针对城市轨道交通的实际需求提出了智能调度系统整体方案,分析了系统中的三大关键技术:运行图自动编制、调整策略智能生成和辅助决策。重点阐述了智能调度系统方案中基于客流评估的全自动编图、实时客流感知和调度决策以及故障运维联动与应急预案联动这三大功能,以提高城市轨道交通行车调度的自动化、智能化水平,提升应急处置效率和乘客出行的便捷性。最后,以实际某地铁集团智能调度现场运用为例,分析了智能调度方案在城市轨道交通运营过程中的作用。

摘要：文章从乘客角度分析了城市轨道交通突发事件下乘客服务质量的评估问题,基于SERVQUAL模型构建了包含16项评价指标的乘客满意度“五维模型”;基于SEM模型分析了突发事件下五维属性与服务质量之间的定量关系,进而确定了影响服务质量的主要因素和相关权重;最后通过现场调查验证了评估模型的有效性。研究发现,相较于传统评价指标因素如晚点率、兑现率等,乘客在突发事件下更注重的是影响其出行体验的“感性”因素,包括是否能及时发布突发事件产生的原因、现场工作人员的专业性和服务态度等。该研究为智慧城轨发展纲要中以乘客为中心的智能调度、应急管控等关键系统的研发提供了理论支撑,对于我国智慧轨道交通应急管控的发展具有重要的理论支撑与借鉴意义。