X基于MAS的列车运行图智能编制系统建模方法研究

根据我国铁路网的分布式特性,在列车运行图编制相关研究成果的基础上,结合我国铁路现有管理体制和路网条件,论述利用Agent技术编制列车运行图的基本思想和系统结构,以及基于MAS的系统建模方法,建立智能编制运行图的多Agent体系结构,以及Agent通信及协作机制,对运行图的编制方法进行了探索.     

京津城际列车运行图编制系统研究

分析我国铁路列车运行图编制现状,针对京津城际铁路运行图编制的FALKO系统存在的问题,结合既有铁路运行图编制系统,研制开发了我国自主知识产权的京津城际列车运行图编制系统。该系统实现了列车运行图与动车组车底交路图一体化编制,提供运行图冲突判断及提示功能,以及人机交互操作的便捷方式,实现统计报表制作和查询,有效提高了京津城际列车运行图编制效率。     

列车运行图编制管理优化研究

列车运行图是铁路企业经营组织工作的基础,对铁路运营意义重大。针对目前铁路经营新形势下在列车运行图编制管理中存在的高速铁路运营技术标准不统一、编图系统智能化水平偏低、运行图编制发布制度不健全、没有专职编图管理机构等问题,结合目前我国列车运行图编制管理办法和现有技术装备水平,从列车运行图实施的实际效果出发,研究提出列车运行图编制管理优化对策,即:统一技术作业标准、提高编图系统智能化水平、规范列车运行图编制发布管理机制、成立专职编图管理机构,为铁路运输组织研究提供支撑。     

基于人工智能的列车运行图智能编制技术体系框架研究

列车运行图是铁路运输组织的核心,其编制质量直接影响铁路运营管理、劳动生产和资源配置的综合效能,将人工智能前沿技术应用于列车运行图编制,解决大规模复杂路网条件下列车运行图常态化编制的效率和质量统筹优化问题,是铁路运输领域的最新发展趋势。分析我国列车运行图编制现状,在总结国内外列车运行图编制理论研究的基础上,梳理列车运行图编制的任务目标、规则约束和策略方法体系,结合人工智能大数据、大算力、大模型和大应用理论,构建列车运行图智能编制总体架构,设计基于人工智能的列车运行图高速智算平台技术架构,创建基于人工智能的列车运行图智能编制总体路线,提出下一步发展需要重点突破的关键技术,旨在为基于人工智能的列车运行图智能编制技术发展提供参考依据。     

武广客运专线列车运行图编制方法探讨

在分析武广客运专线客流特点和运行图编制方法的基础上,提出列车运行图的主要技术标准,并进行列车开行方案设计,确定列车运行图编制的具体步骤,从建立评价指标体系、对指标进行标定和对结果评判3个步骤,对列车运行图编制质量和效果的评价方法进行探讨.结合武广客运专线第二阶段运行图,以实际运用数据对列车运行图进行评价.     

铁路运行图编制系统的现状与思考

在阐述铁路列车运行图编制系统和编制平台等计算机编制列车运行图现状的基础上,针对铁路计算机编制运行图技术存在的数据准确度有待提高、数据实时更新有待加强、数据共享性不够等问题,从加强基础数据和编图数据的动静态管理、列车运行图的自动编制和人工优化比对、建立大型客运站作业计划编制系统、实现列车运行图的仿真功能、统计运输指标及生成列车时刻表等方面提高计算机编制列车运行图水平,探讨计算机编制列车运行图系统迫切需要改进的方向。     

列车运行图计算机编制系统的运用与发展分析

在分析阐述我国铁路计算机编制列车运行图的研究发展历程的基础上,归纳现行运行图编制系统的设计理念及功能特点,进而提出现行系统存在的问题,包括系统设计方面的挑战和用户需求的转变等。对我国铁路计算机编制列车运行图的研究前景进行展望,分为3个研究阶段,主要实现列车运行图及相关作业计划编制和管理的一体化、信息化。     

我国客运专线列车运行图编制的有关问题

结合我国客运专线列车运行图特点，对客运专线列车运行图的编制工作组织、运行图类型选择作了阐述。并着重对客运专线运行图的编制原则、编制过程、备用线的铺画及节假日运行图的铺画等进行论述。     

京沪高速铁路通过能力影响因素分析

随着高速铁路客流持续增长,特别是在高速铁路成网运行后,以京沪高速铁路为代表的通道型高速铁路线路通过能力日渐紧张。为进一步提高京沪高速铁路的通过能力,在阐述其现有运行图开行现状的基础上,从跨线列车的开行、列车停站、三角区3个方面对京沪高速铁路通过能力影响因素进行分析,并针对跨线列车提出以京沪高速铁路为中心编制列车运行图、减少跨线列车在京沪高速铁路的停站、逐步实现以换乘为主的跨线客流输送模式的建议;针对列车停站提出停站方案与运行图一体化编制和规格化停站、周期化运行图的建议;针对天窗三角区提出充分利用天窗三角区的建议。     

考虑均衡性的城际铁路列车运行图智能调整方法研究

城际铁路列车运行图的编制与调整是一项难度较大的铁路运输组织工作,亟需实现列车运行图编制与调整的自动化、智能化。运用强化学习方法对城际铁路列车运行图的调整问题进行建模和求解,可以自动、高效地完成运行图的调整与优化任务。选择列车区间运行时分、追踪间隔时间、停站频次、停站时间等为约束条件,建立以运行图的整体均衡性最优为目标的离散时间马尔可夫决策过程模型,设计基于图面打分函数和Sarsa算法的模型训练方法。以某城际铁路为例,验证结果表明:该方法在城际铁路列车运行图的调整中具有一定的应用潜力,还应进一步探索解决高速铁路成网条件下大量跨线列车在长大干线运行的复杂列车运行图编制问题。