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故障救援情形下的地铁列车调度调整模型
被引量:
5
1
作者
朱巧珍
柏赟
+2 位作者
闫冬阳
曹耘文
贾文峥
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期166-174,共9页
基于给定的救援组织方案,以列车运行时间、备用列车加开位置和方向、客流量等为约束条件,以备用列车加开方案和列车到发时间为决策变量,以站台滞留人数与加开备用列车数的加权和最小为目标,构建故障救援情形下的地铁列车调度调整混合整...
基于给定的救援组织方案,以列车运行时间、备用列车加开位置和方向、客流量等为约束条件,以备用列车加开方案和列车到发时间为决策变量,以站台滞留人数与加开备用列车数的加权和最小为目标,构建故障救援情形下的地铁列车调度调整混合整数规划模型。对模型线性化后,采用商业软件CPLEX求解。以某地铁运营线路为例,以不固定和固定备用列车加开数量进行方案对比,并分析备用列车存放位置和权重系数对备用列车加开方案和运行调整方案影响的敏感性。结果表明:相较于固定加开列车数量的方案,不固定加开列车数量的方案可有效减少站台滞留人数和备用列车加开数量;调度员应优先选择加开故障列车存放位置前方车站的备用列车;故障影响区段前方备用列车应沿故障发生的方向加开,故障影响区段及后方备用列车应沿故障发生方向的反方向加开;在实际应用中,可结合加开成本以及客流需求,选择不同的权重系数。
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关键词
城市轨道交通
列车
故障救援
列车调度调整
备用
列车
站台滞留人数
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职称材料
基于深度强化学习DDDQN的高速列车智能调度调整方法
被引量:
7
2
作者
吴卫
阴佳腾
+1 位作者
陈照森
唐涛
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1298-1308,共11页
在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDD...
在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDDQN)。首先,将线路划分为多个轨道区段相连接的形式,并基于车间作业调度问题,以最小化所有列车总晚点时间为目标,构建描述列车运行过程的整数规划模型。之后,将各列车视为智能体,根据实际运营需求定义了多智能体的状态、动作以及回报函数,并构造了2个深度神经网络以近似值函数。最后,结合上述整数规划模型设计了DDDQN的训练方法,先利用智能体在仿真环境中探索求出问题可行解,并通过2个神经网络之间的“互馈”机制,实现神经网络参数的更新。在此基础上求解整数规划模型,即可在短时间内得到问题最优解。利用京张高铁实际线路数据和运营数据进行仿真实验,通过比较3种不同求解方法在10个不同突发事件场景下得到的列车总晚点时间和求解时间,验证了所提出的DDDQN模型可以在短时间内得到问题的最优解,可降低至多30.43%的列车晚点时间以及至多68.33%的求解时间。DDDQN为提升高速铁路系统在突发事件下的应急处置能力以及运输组织效率提供了一种智能化的方法与参考。
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关键词
列车
智能
调度
调整
列车
晚点时间
深度强化学习
整数规划模型
神经网络
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职称材料
题名
故障救援情形下的地铁列车调度调整模型
被引量:
5
1
作者
朱巧珍
柏赟
闫冬阳
曹耘文
贾文峥
机构
北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
上海申通地铁有限公司上海轨道交通运营管理中心
交通运输部科学研究院城市交通与轨道交通研究中心
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期166-174,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(71971016,71621001)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020YJS073)。
文摘
基于给定的救援组织方案,以列车运行时间、备用列车加开位置和方向、客流量等为约束条件,以备用列车加开方案和列车到发时间为决策变量,以站台滞留人数与加开备用列车数的加权和最小为目标,构建故障救援情形下的地铁列车调度调整混合整数规划模型。对模型线性化后,采用商业软件CPLEX求解。以某地铁运营线路为例,以不固定和固定备用列车加开数量进行方案对比,并分析备用列车存放位置和权重系数对备用列车加开方案和运行调整方案影响的敏感性。结果表明:相较于固定加开列车数量的方案,不固定加开列车数量的方案可有效减少站台滞留人数和备用列车加开数量;调度员应优先选择加开故障列车存放位置前方车站的备用列车;故障影响区段前方备用列车应沿故障发生的方向加开,故障影响区段及后方备用列车应沿故障发生方向的反方向加开;在实际应用中,可结合加开成本以及客流需求,选择不同的权重系数。
关键词
城市轨道交通
列车
故障救援
列车调度调整
备用
列车
站台滞留人数
Keywords
Urban rail transit
Train failure rescue
Train scheduling adjustment
Backup train
Left-behind passengers
分类号
U292.42 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于深度强化学习DDDQN的高速列车智能调度调整方法
被引量:
7
2
作者
吴卫
阴佳腾
陈照森
唐涛
机构
北京和利时系统工程有限公司
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1298-1308,共11页
基金
国家自然科学基金“基础科学中心项目”(72288101)
国家自然科学基金“优青”项目(72322022)
先进轨道交通自主运行全国重点实验室项目(RAO2023ZZ001)。
文摘
在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDDQN)。首先,将线路划分为多个轨道区段相连接的形式,并基于车间作业调度问题,以最小化所有列车总晚点时间为目标,构建描述列车运行过程的整数规划模型。之后,将各列车视为智能体,根据实际运营需求定义了多智能体的状态、动作以及回报函数,并构造了2个深度神经网络以近似值函数。最后,结合上述整数规划模型设计了DDDQN的训练方法,先利用智能体在仿真环境中探索求出问题可行解,并通过2个神经网络之间的“互馈”机制,实现神经网络参数的更新。在此基础上求解整数规划模型,即可在短时间内得到问题最优解。利用京张高铁实际线路数据和运营数据进行仿真实验,通过比较3种不同求解方法在10个不同突发事件场景下得到的列车总晚点时间和求解时间,验证了所提出的DDDQN模型可以在短时间内得到问题的最优解,可降低至多30.43%的列车晚点时间以及至多68.33%的求解时间。DDDQN为提升高速铁路系统在突发事件下的应急处置能力以及运输组织效率提供了一种智能化的方法与参考。
关键词
列车
智能
调度
调整
列车
晚点时间
深度强化学习
整数规划模型
神经网络
Keywords
intelligent train rescheduling
train delay time
deep reinforcement learning
integer programming
neural network
分类号
U292.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
故障救援情形下的地铁列车调度调整模型
朱巧珍
柏赟
闫冬阳
曹耘文
贾文峥
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度强化学习DDDQN的高速列车智能调度调整方法
吴卫
阴佳腾
陈照森
唐涛
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
7
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