大规模复杂路网条件下的快速径路搜索算法研究

我国铁路建设规模日益扩大,路网连接关系错综复杂,在满足铁路运营条件基础上,快速制定出合理、有效的列车行车径路方案变得更加困难。传统径路搜索方法如深度优先算法、广度优先算法和A*搜索算法等已不能满足大规模复杂路网条件下径路的快速搜索。为了解决大规模复杂路网条件下最优径路的快速搜索问题,对比分析传统的径路搜索方法优缺点,选择基于双向搜索算法的基础上,引入限定车站属性搜索、优化车站节点搜索、向量限定搜索、限定节点分支递归深度、建立现行列车径路库等优化策略来提升搜索算法的执行效率,双向搜索优化算法能够快速规划列车径路方案,保证算法的良好性能,为开行方案、运行图计划提供理论支撑,对优化运力资源配置、提升路网管理水平具有重要意义。     

高速铁路旅客差异化服务满意度评价研究

当前高速铁路旅客差异化服务中主要通过客运服务标准将旅客划分为高端旅客、二等座旅客和重点旅客,针对不同旅客的需求提供相应的服务标准。通过分析高速铁路旅客差异化服务现状,构建高速铁路旅客差异化服务满意度评价体系。在此基础上,建立高速铁路旅客差异化服务满意度评价指标体系及模糊综合评价模型,以京沪高速铁路和京广高速铁路旅客满意度调查数据进行实例评价分析,计算得出高端旅客、二等座旅客、重点旅客服务指标满意度评价值,有针对性地提出高速铁路旅客差异化服务改进措施,更好地提升高速铁路差异化服务水平。     

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。