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。