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基于Q学习算法的摘挂列车调车作业计划优化
引用本文:施俊庆,陈林武,林柏梁,孟国连,夏顺娅. 基于Q学习算法的摘挂列车调车作业计划优化[J]. 中国铁道科学, 2022, 0(1): 163-170
作者姓名:施俊庆  陈林武  林柏梁  孟国连  夏顺娅
作者单位:浙江师范大学工学院;浙江师范大学;北京交通大学交通运输学院
基金项目:浙江省自然科学基金资助项目(LY18E080021);金华市科技计划项目(2021-4-346)。
摘    要:针对摘挂列车编组调车作业计划编制问题,基于强化学习技术和Q学习算法,提出1种调车作业计划优化方法。在表格调车法的基础上,将调车作业计划分为下落和重组2个部分。通过动作、状态和奖励3要素构建调车作业问题的强化学习模型,以调车机车为智能体,以车组下落的股道编号为动作,以待编车列的下落情况为状态,形成车组挂车、摘车具体条件和车辆重组流程,并依据车组下落的连接状态和车辆重组后产生的总调车程设计奖励函数。改进Q学习算法求解模型,以最小化调车程为目标,建立待编车列与最优调车作业计划之间的映射关系,智能体学习充分后即可求解得到最优的调车作业计划。通过3组算例对比验证本方法效果,结果表明:相较于统筹对口法和排序二叉树法,本方法使用的股道数量更少、调车作业计划更优;相较于分支定界法,本方法可在更短时间内求解质量近似的调车作业计划。因而,本方法有助于提高车站调车作业计划编制的智能化决策水平。

关 键 词:铁路运输  调车作业  强化学习  摘挂列车  Q学习算法

Optimization of Shunting Operation Plan for Detaching and Attaching Trains Based on Q-Learning Algorithm
SHI Junqing,CHEN Linwu,LIN Boliang,MENG Guolian,XIA Shunya. Optimization of Shunting Operation Plan for Detaching and Attaching Trains Based on Q-Learning Algorithm[J]. China Railway Science, 2022, 0(1): 163-170
Authors:SHI Junqing  CHEN Linwu  LIN Boliang  MENG Guolian  XIA Shunya
Affiliation:(College of Engineering,Zhejiang Normal University,Jinhua Zhejiang 321004,China;Key Laboratory of Urban Rail Transit Intelligent Operation and Maintenance Technology&Equipment of Zhejiang Province,Zhejiang Normal University,Jinhua Zhejiang 321004,China;School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)
Abstract:
Keywords:Railway transportation  Shunting operation  Reinforcement learning  Detaching and attaching trains  Q-learning algorithm
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