一種面向乘客需求的列車自主決策方法

技術(shù)特征：

1.一種面向乘客需求的列車自主決策方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向乘客需求的列車自主決策方法，其特征在于，所述基于客流實(shí)時(shí)變化，刻畫未來(lái)時(shí)刻內(nèi)站臺(tái)乘客數(shù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)客流模型，具體包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向乘客需求的列車自主決策方法，其特征在于，所述基于動(dòng)態(tài)客流模型，建立多列車分布式協(xié)同框架，將多列車問(wèn)題轉(zhuǎn)化為前車和后車的單列車問(wèn)題，并更新各列車獲取的站臺(tái)客流狀態(tài)，具體包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向乘客需求的列車自主決策方法，其特征在于，所述分析前車和后車的運(yùn)行關(guān)系，構(gòu)建前后車安全防護(hù)約束模型，具體包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的面向乘客需求的列車自主決策方法，其特征在于，所述基于列車運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，以準(zhǔn)點(diǎn)為目標(biāo)，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，獲取各列車速度曲線，具體包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向乘客需求的列車自主決策方法，其特征在于，所述基于前后車安全防護(hù)約束模型和各列車獲取的站臺(tái)客流狀態(tài)，以列車滿載率均衡和乘客等待時(shí)間最小為目標(biāo)，設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)列車自主決策，具體包括以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的面向乘客需求的列車自主決策方法，其特征在于，所述基于各列車獲取的站臺(tái)客流狀態(tài)以及前后車安全防護(hù)約束模型，設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，計(jì)算當(dāng)前列車在剩余各區(qū)間的最優(yōu)運(yùn)行時(shí)間和剩余各站臺(tái)的最優(yōu)停站時(shí)間，具體包括以下步驟：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的面向乘客需求的列車自主決策方法，其特征在于，所述基于獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，計(jì)算各列車位置狀態(tài)下選擇最優(yōu)動(dòng)作的最優(yōu)q值，具體包括以下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明列車運(yùn)行優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種面向乘客需求的列車自主決策方法，包括：基于客流實(shí)時(shí)變化，刻畫未來(lái)時(shí)刻內(nèi)站臺(tái)乘客數(shù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)客流模型；建立多列車分布式協(xié)同框架，將多列車問(wèn)題轉(zhuǎn)化為前車和后車的單列車問(wèn)題，并更新各列車獲取的站臺(tái)客流狀態(tài)；基于分布式協(xié)同框架，分析前車和后車的運(yùn)行關(guān)系，構(gòu)建前后車安全防護(hù)約束模型；基于前后車安全防護(hù)約束模型和各列車獲取的站臺(tái)客流狀態(tài)，以列車滿載率均衡和乘客等待時(shí)間最小為目標(biāo)，設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)列車自主決策。本發(fā)明解決了現(xiàn)有的協(xié)同研究方法對(duì)客流時(shí)變影響下的列車到發(fā)時(shí)刻調(diào)整、運(yùn)行間隔調(diào)整以及滿載率指標(biāo)關(guān)注不足，無(wú)法實(shí)現(xiàn)無(wú)預(yù)設(shè)計(jì)劃下的列車自主決策的問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：王青元,杜作燦,孫鵬飛,劉征
受保護(hù)的技術(shù)使用者：西南交通大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/6/30