【摘 要】
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高速铁路作为国家综合交通运输体系的骨干核心,近十年来取得了飞速蓬勃的发展。其飞速发展的同时也引发了路网复杂化、分布区域广等现象,这些现象对高铁调度提出了更高的要求。突发事件的不确定性会对列车造成时间延误影响,甚者时间延误会沿路网传播,造成大面积列车到发晚点。所以本文针对上述问题,建立了以各列车在各车站延误时间总和最小为目标函数的高速铁路动态调度模型,在此基础上设计了
【出 处】
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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）摘要集
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高速铁路作为国家综合交通运输体系的骨干核心,近十年来取得了飞速蓬勃的发展。其飞速发展的同时也引发了路网复杂化、分布区域广等现象,这些现象对高铁调度提出了更高的要求。突发事件的不确定性会对列车造成时间延误影响,甚者时间延误会沿路网传播,造成大面积列车到发晚点。所以本文针对上述问题,建立了以各列车在各车站延误时间总和最小为目标函数的高速铁路动态调度模型,在此基础上设计了用于与智能体交互的仿真环境,采用了强化学习中的Q-Learning算法对模型进行求解。最后通过仿真实例验证了仿真环境的合理性以及Q-Learning算法用于高铁动态调度的有效性,为高铁调度员做出优化决策提供了良好的依据。
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