基于近似动态规划的城轨列车运行一体化调整方法研究
基于近似动态规划的交通控制算法的研究的开题报告
基于近似动态规划的交通控制算法的研究的开题报告题目：基于近似动态规划的交通控制算法的研究一、背景介绍随着城市化进程的加速，人口和车辆数量的持续增加，城市交通拥堵问题越发严重。
为了缓解交通拥堵，提高城市交通效率，对于城市交通控制系统提出了更高的要求。
交通控制是指通过规划、组织、指挥交通流，使道路网络达到最佳通行效果的系统。
目前，交通控制算法的重要传统方法是信号控制。
传统信号控制是差不多时间间隔的周期性控制，不能很好地适应交通流的变化。
近年来，随着计算机技术和通讯技术的发展，基于智能交通系统的交通控制技术也得到了广泛关注，其中，近似动态规划（ADP）是一种有效的优化技术，被广泛应用于交通控制领域，其思想是通过学习逼近目标函数，并根据逼近结果调整控制参数。
基于近似动态规划的交通控制算法的研究，对于提高交通控制效率、缓解交通拥堵具有重要作用。
二、研究内容（1）分析目前交通控制系统的状况及存在的问题，分析传统控制算法的不足之处。
（2）介绍近似动态规划（ADP）的基本思路和原理，探究其在交通控制中的应用。
（3）提出基于近似动态规划的交通控制算法的模型和设计过程，分析其优势，研究其实现的难点和相关技术。
和性能。
比较其与传统控制算法的差异，分析其优缺点。
三、研究意义（1）提高城市交通控制效率，能够缓解城市交通拥堵现象，减少交通事故的发生，提高交通运输效率。
（2）推动智能交通技术的发展，促进城市可持续发展。
（3）为实践提供科学的交通决策支持。
四、研究方法（1）文献调研法：收集与近似动态规划和交通控制领域相关的文献和数据，分析交通控制系统的瓶颈问题和控制算法的发展历程，深入了解近似动态规划在交通控制中的应用。
（2）实验研究法：根据研究目的和问题，设计相应的实验，运用基于近似动态规划的交通控制算法进行交通优化控制，观测交通流的变化，从而评估算法的效果和性能。
（3）数据分析法：对实验数据进行分析和处理，通过对比分析不同控制算法的优缺点，评估基于近似动态规划的交通控制算法的效果和性能。
城市轨道交通列车调度优化算法研究
城市轨道交通列车调度优化算法研究1. 引言城市轨道交通系统是现代城市交通运输的重要组成部分。
随着城市人口的增加和交通需求的不断增长，轨道交通列车调度的效率变得尤为重要。
调度算法的优化可以提高列车的运行效率、减少延误、提升乘客的出行体验。
本文旨在研究城市轨道交通列车调度优化算法，以提高现有调度系统的效率和可靠性。
2. 城市轨道交通列车调度问题描述城市轨道交通列车调度是指根据列车运行的路径和时刻表要求，合理安排列车的运行顺序和时间间隔，以保证列车的准点运行和乘客的出行需求。
该问题涉及到列车的排队、进出站的冲突、车站容量限制等多个因素，具有复杂的约束条件。
3. 调度优化算法3.1 传统调度算法传统的轨道交通列车调度算法主要利用启发式规则，如最早到达时间、最长等待时间等，进行调度决策。
这些算法简单有效，但缺乏对大规模系统的优化能力。
3.2 最优化调度算法最优化调度算法基于数学模型和优化理论，针对特定的优化目标设计。
常用的最优化调度算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
这些算法能够通过寻找全局最优解来提高调度系统的效率。
4. 现有研究成果4.1 路径选择算法路径选择算法是指根据列车的运行需求和网络结构，确定列车的运行路径。
目前的研究集中在最短路径算法、最小行程时间算法等方面，旨在减少列车的运行时间和能耗。
4.2 时刻表优化算法时刻表优化算法主要考虑列车的发车时间和间隔，通过调整时刻表来减少列车之间的冲突和拥挤。
现有的研究主要集中在列车班次、发车间隔和调度策略等方面，以提高列车的可靠性和运行效率。
4.3 智能调度算法智能调度算法是指利用人工智能技术进行列车调度决策的方法。
这些算法主要基于机器学习和深度学习技术，通过学习历史数据和实时信息，预测列车的运行状态和乘客需求，以优化调度决策。
不过目前的研究还处于起步阶段，仍需要进一步探索和改进。
5. 算法评价与优化为了评价和优化调度算法的效果，需要制定相应的评价指标。
基于序优化方法的列车运行调整算法研究
基于序优化方法的列车运行调整算法研究
陈雍君;周磊山
【期刊名称】《铁道学报》
【年(卷),期】2010(032)003
【摘要】用计算机自动编制列车运行调整方案是铁路行车调度指挥系统中的一个核心和难点问题,其目的是保证列车能够安全、快速、正点运行.以列车旅行时间最少作为优化的目标函数,在建立复杂路网列车运行调整模型的基础上,对其先进行快速初步的评估计算、再引入序优化理论和方法进行求解是解决列车运行调整问题的一个途径.详细论述了序优化方法求解算法的实现步骤,并用大秦重载铁路的一个实际算例证明,序优化理论能够确保以足够高的概率求取到足够好的解.尤其对于计算量大的复杂优化问题,序优化能够明显提高计算效率,比一般的启发式算法至少可节约一个数量级的计算量,较好地满足实际需要.
【总页数】8页(P1-8)
【作者】陈雍君;周磊山
【作者单位】北京交通大学交通运输学院,北京,100044;北京交通大学交通运输学院,北京,100044
【正文语种】中文
【中图分类】U292.42
【相关文献】
1.基于最小列车秩序熵的列车运行调整算法研究 [J], 金福才;胡思继
2.高速铁路列车运行调整的模型及其策略优化方法 [J], 庄河;何世伟;戴杨铖
3.基于替代图的列车运行调整计划编制及优化方法 [J], 王涛;张琦;赵宏涛;苗义烽
4.基于转换极大代数和序优化的高速列车运行调整方法 [J], 李晓娟;韩宝明;李得伟;李华
5.单线区段列车运行图铺划与运行调整优化方法研究 [J], 刘伟斌;孙磊;王林
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列车控制与动态调度一体化实验
列车控制与动态调度一体化实验随着城市化和交通运输的快速发展，现代化铁路系统成为了公共交通系统中的重要组成部分。
对于现代列车运输系统，既要保证列车行驶的安全性和高效性，又要提高列车运行的可靠性和服务质量。
因此，列车控制与动态调度一体化实验成为了铁路运输领域的一个重要研究领域。
本文将探讨列车控制与动态调度一体化实验的背景、现状和发展趋势。
一、列车控制与动态调度一体化实验的背景列车控制与动态调度一体化实验的背景可以从以下两个方面来探讨。
第一，城市化的不断推进，给铁路运输带来了巨大的挑战。
大量的人口迁入城市，使城市公共交通的运输需求增加，而铁路运输作为一种高效、快速、安全的公共交通方式，应该发挥重要作用。
但是，因为城市的密度高、道路和交通运输网络相对较为复杂，因此需要更加灵活的列车调度和控制方式，以保证列车运行的高效性和可靠性。
第二，现代化铁路系统需求的不断增长也对列车控制和动态调度提出了更高的要求。
随着技术的不断进步和交通运输供需关系的不断发展，现代铁路系统所面临的问题也变得越来越复杂。
列车的数量增加、列车的行驶速度提高、铁路线路的长度增加、信号系统的更新等，都对列车控制和调度提出了更高的要求。
因此，列车控制与动态调度一体化实验成为了一种必要的测试手段。
二、列车控制与动态调度一体化实验的现状关于列车控制与动态调度一体化实验的研究，在国外一些已发达的铁路运输国家，如美国、英国、法国和德国等，已有较多的研究成果。
而在我国，近年来对列车控制和动态调度也有了相应研究。
目前，我国的铁路运输系统主要是依靠铁路运输管理系统来控制列车和调度，但这些系统往往存在着不灵活、效率低等问题。
因此，列车控制与动态调度一体化实验成为了我国铁路运输领域的一个研究热点。
在我国，列车控制与动态调度一体化实验主要集中在以下几个方面：1.列车控制系统的优化设计。
为了提高列车系统的运行效率和安全性，需要对列车速度控制、列车位置控制以及其他相关控制过程进行优化设计。
轨道交通CBTC列车运行自动调整方法研究
轨道交通CBTC列车运行自动调整方法研究[摘要]城市轨道交通在缓解城市交通压力中起到巨大的作用，但是由于存在许多突发情况的干扰，列车运行难免会偏离计划运行图。
采用智能的自动调整方法可克服传统人工调整随意性大、对调度员要求高的缺点，能及时、全面的制定优化的调整方案。
本文介绍目前轨道交通列车调整的发展情况，并建模分析了城市轨道交通移动闭塞条件下列车运行调整的方法策略。
【关键词】轨道交通；CBTC；列车自动运行调整；移动闭塞1、城市轨道交通列车运行调整发展概况J．E．Cury等人首先针对巴西圣保罗地铁公司的南北运营线，提出了一种产生“最优调度计划”的方法。
他们采用动态规划的方法求解问题，为保证大范围求解的有效性，采用了分解/协调技术，将原问题化为一些不相关的小规模优化问题，进而使问题得到解决。
日本学者f1．Susam与Y．Ohkama，S．Araya与S．Sone在此后较全面地论述了行车动态特性在城市轨道交通行车控制过程中的重要性。
他们在建立了车流模型和客流模型的基础上，完成了两个行车动态特性的模型描述：SSM(StationSequential Model)和TSM(Train Sequential Model)，并给出了相应的全局状态反馈控制解。
但该模型同样也有控制量的得出，需要简化才能适用于现有调度集中系统的缺点。
目前，轨道交通行车调整的研究基本是围绕智能处理方法这一主线展开，包括专家系统、模糊决策等。
1990年，意大利的G．Vernazza等人运用分布式人工智能的思想，以车站为单元构成了一种分布式的行车指挥方法，以期实现实时性的调度。
他将调整问题简化为资源分配的问题，并通过“合同网”冲突消解机制进行问题求解，取得了一定的实用效果。
2、列车运行调整的目标列车运行调整的目的是尽快使列车从无序变为有序。
评价一个运行调整方案的好坏，无论是人工调整还是自动调整，都可以从以下几个方面来衡量。
2.1 减少列车实际运行图与计划运行图的偏差当某一列车出现晚点或早点时，应使该列车恢复到计划运行图上。
城市轨道交通列车运行自动调整的优化模型及算法研究
城市轨道交通列车运行 自动调整的优化模型及算法研究
孙 少 军 王 慧 芳
（ 上 海 中铁 通 信信 号 国际工程 有 限公 司，上 海 ２ ０ ０ ４ ５ ６ ）
摘要 ： 针对城市轨道 交通列车运行 的特 点，以发车时间、停站时间、区间运行时间、追踪 间隔为 约束 条件 ，以列车总晚点时间和总晚点数 目为综合优 化 目 标 ，构建城市轨道交通列车运行 自动调整
（ １ ）
式 中 ，Ｇ（ Ｊ） 为， 时刻 列 车实 际运 行 状 态 ， 是 列 车运 行 自动 调 整 问题 模 型 的 建立 主 要分 成两
部分 ： 一 个 是模 型 目标 函数 的确 定 ； 另 一 个 是 约 束
需要对列车 的运行进行调整使其恢复按计划有序运 行 。尤其是基于通信 的列车运行控制 （ ｃ Ｂ ＴＣ ）系 统实现了移动闭塞技术 ，打破了传统的固定 闭塞对
可靠性高的特点 ，已经成为缓解城市交通压力 的主
要 运 输方 式 。正 常运 行 情 况 下 ，列车 是 严格 按 照 运
行图来运行的。但是 ，城市轨道 交通系统列车 以随
机汇 集 的城 市 居 民及 流动 人 口客 流 为运 输 对象 …的
这一特点 ，决定了城市轨道交通运输组织的复杂性 ，
基于线性规划模型的城轨列车运行图调整策略
１１ 本文基本假设
根据城市轨道交通系统的实际运营特点，本文 研究的模型和方法主要基于以下假设：
假设 １：列车运行调整过程中可以采用“跳停” 策略，即在某些车站直接通过不停车。跳停策略能 够在一定程度上缓解站台客流拥堵情况、降低乘客
１ 问题描述
本文中我们用 ＫＥ ＝｛１，２，…ｋｅ｝表示正线运行的 列车集合；ＫＡ ＝｛１，２，…ｋａ｝表示存车线备车的集合； ＫＦ ＝｛１，２，…ｋｆ｝表示故障后从车辆段发车、进入正线 运营的列车集合。在故障结束、线路恢复运行时，本 章所考虑问题就是对正线列车、存车线备车和车辆 段列车的运行计划重新进行调整，通过跳停的策略 使线路快速恢复至正常运行秩序（如图 ２所示）。
从延误产生原因上讲，当前城市轨道交通中列 车运行延误主要由设备故障（线路设备、信号设备、 供电设备和车辆设备等）、人为原因 （如司机误操
作、突发大客流、乘客跳下站台等）和其他突发故障 （如极端天气、火灾、恐怖袭击等）三类构成。总体 上来说，设备和人为故障占到了日常运营管理中的 绝大部分，约占到 ９０％以上，设备和人为原因占的 比率与每条地铁线路的实际运营情况和设备可靠 度有关。比如，伦 敦 地 铁 没 有 加 装 屏 蔽 门 （Ｐｌａｔｆｏｒｍ ＳｃｒｅｅｎＤｏｏｒｓ，ＰＳＤ）系 统，因 此 经 常 出 现 人 为 原 因 （如乘客随身物品落入轨道）导致列车突发停车产 生延误；北京地铁 ２号线于 ２０１７年上半年刚刚加装 屏蔽门系统，试 运 行 期 间 系 统 可 靠 性 相 对 较 差，出 现多起屏蔽门故障而导致的列车延误情况。
城市轨道交通系统中存车线是辅助线的一种， 主要用于备用列车、故障列车的存放。合理使用存 车线的备车能为运营组织创造方便、灵活的调整手 段［４］。现有几乎所有的轨道交通线路，包括北京地 铁、上海地铁等，都在线路中设计了若干条存车线。 如图 １所示，在城市轨道交通线路中存车线可以设 置于两个车站之间的运行区间内，在存车线中可以 存放一辆备车，如果线路中出现严重故障导致列车
城市轨道交通列车运行调整算法研究的开题报告
城市轨道交通列车运行调整算法研究的开题报告一、研究背景及意义随着城市规模的不断扩大，城市轨道交通成为现代城市的重要交通工具，日益成为人们出行的首选。
然而，随着轨道交通运营线路的增加，列车运行调度管理也面临着越来越大的挑战。
不同的列车类型、不同的线路运行状况、不同的客流状况都需要进行不同的调整，因此如何有效地进行列车运行调整，提高城市轨道交通的运营效率成为了亟待解决的问题。
本研究旨在通过对城市轨道交通列车运行调整算法的研究，探索提高城市轨道交通运营效率的方法。
二、研究内容和目标本研究将针对城市轨道交通列车运行调整算法进行深入研究，主要包括以下内容：1. 研究现有城市轨道交通列车运行调整算法，并分析其存在的问题和不足。
2. 探索新的城市轨道交通列车运行调整算法，分析其优缺点。
3. 针对不同的线路情况和客流状况，设计相应的列车运行调整算法。
4. 利用仿真模拟实验，验证列车运行调整算法的实际效果。
本研究旨在通过对城市轨道交通列车运行调整算法的研究，提高城市轨道交通的运营效率和服务水平，为城市交通的可持续发展做出贡献。
三、研究方法和步骤本研究将采用以下研究方法和步骤：1. 文献调研和分析，对现有的城市轨道交通列车运行调整算法进行归纳总结，明确其优缺点和存在的问题。
2. 探索新的城市轨道交通列车运行调整算法。
通过借鉴其他行业的运营调度算法，结合城市轨道交通的特点，探索新的列车运行调整算法。
3. 设计不同线路和客流情况下的列车运行调整算法。
将列车运行调整算法与线路特点和客流状况相结合，设计不同的运行调整方案。
4. 利用仿真模拟实验验证算法效果。
通过仿真模拟实验，对不同算法进行评估和比较，选出适用于不同线路和客流情况的列车运行调整算法。
四、预期成果本研究预期得到以下成果：1. 对现有城市轨道交通列车运行调整算法进行归纳总结，明确其优缺点和存在的问题。
2. 探索新的城市轨道交通列车运行调整算法，提出新的算法并分析其优缺点。
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基于近似动态规划的城轨列车运行一体化调整方法研究
城市轨道交通具有安全、高效、运量大、节能环保等特点,是城市公共交通的主干线和客流运送的大动脉,近年来在我国大中型城市得到了迅猛的发展。
随着轨道交通路网规模的扩张,其整体呈现巨型化、网络化特征,实际运营条件越来越复杂,运营管理控制难度急剧增加。
日常运营中由于客流变化、设备故障、突发事件等因素的影响,导致列车频繁发生延误现象,如果不及时进行列车调整控制,会造成线路乃至整个网络运营秩序紊乱、乘客滞留等严重危害。
城市轨道交通列车运行调整包括行车组织层面的运行图调整和列车运行控制层面的驾驶曲线调整。
随着通信技术、计算机技术和控制技术的不断发展,轨道交通系统自动化程度不断提高,如何从一体化的角度结合行车组织与运行控制实现灵活、高效的列车运行调整逐渐成为近年来的研究热点问题。
本文以城市轨道交通列车延误及运行调整问题为背景,主要研究基于近似动态规划理论(Approximate Dynamic Programming,ADP)的城轨列车运行一体化调整方法。
面向城轨列车的轻微延误、普通延误和严重中断延误三种场景对近似动态规划方法进行了若干种改进、形成快速有效的求解算法,从一体化的层面实时调整轨道交通列车运行图以及相应的驾驶控制曲线,克服传统动态规划方法“求解速度慢”的不足之处,降低延误对乘客与运营商带来的负面影响,保证列车按图有序运行并降低调整过程中列车牵引总能耗。
具体来说,本文开展了以下几点研究工作:(1)首先建立了列车运行一体化调整的基础理论模型。
结合城市轨道交通列车自动控制系统结构以及列车运行调整基本原理提出基于离散时空状态网络(Discrete State-space-time Network Modelling)的列
车运行图与速度曲线一体化调整建模方法,考虑宏观层面的列车运行图、微观层面的列车运行速度曲线以及客流的时空变化过程,生成基于系统优化的列车运行图与速度曲线调整方案。
在理论模型的基础上进一步探讨ADP算法应用的技术路线,以解决实际城市轨道交通列车运行一体化调整问题。
(2)针对列车出现轻微延误、但不影响后续列车运行的情况,研究了单列车的一体化调整方法。
通过分析和推导城市轨道交通列车延误传播机理,建立了基于随机马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)的列车运行调整模型。
设计了基于专家系统(Expert System)和近似动态规划Q学习(Q-Learning)的单列车到发时分与速度曲线一体化调整算法,以列车全周转准点率和运行总能耗为优化目标,动态调整列车在各个区间的运行时分以及相应的运行速度曲线,使列车实际全周转时间尽量接近计划全周转时间。
仿真实例结果说明,该方法可以在运营高峰时段显著提高列车全周转准点率,降低延误对于列车运行的影响。
(3)针对实际运营中突发故障影响多辆列车的情况,研究了多列车的运行图与速度曲线一体化调整,使延误列车尽快恢复至计划运行图,尽量降低延误对乘客造成的负面影响。
建立了基于非齐次泊松分布(Non-Homogeneous Poisson Distribution)的动态不确定客流预测模型以及基于随机整数规划(Stochastic Integer Programming)的多列车协同调整模型。
设计了基于前向搜索的近似动态规划算法(Look-ahead Policy based ADP)用于模型求解;为进一步提高计算速度以满足城市轨道交通列车运行调整的实际需求,设计了基于线性分段值函数逼近的近似动态规划算法(Value Function Approximation based ADP),在短时间内得到高质量的列车一体化调整方案,使列车尽快恢复至初始运行图,并降低延误乘客的等待时间、旅行时间和列车运行总
能耗。
(4)最后,针对实际运营中故障导致线路列车运行秩序紊乱、大量乘客滞留的情况,进一步探讨了列车数量变化条件下的运行调整问题。
考虑城市轨道交通路网的存车侧线可以提前储存备车用于故障后应急使用,构建了基于非线性整数规划(Nonlinear Integer Programming)的列车运行调整模型,优化正线运行列车和侧线备车的运行图,通过对正线列车和备用列车的协同调整来提高线路运力、尽快疏散各个站台滞留乘客。
为了解决列车种类不同所导致的运行次序变化问题,提出了基于IF-THEN规则的模型约束条件。
为了快速求解该模型,进一步提出了三个模型引理,分别使用大M方法(Big-M Method)、引入冗余变量(Redundent Variables)和约束的方式将原模型转化为可以有效求解的混合整数线性规划模型(Mixed-integer Linear Programming),并且给出了模型转化等效性的严格数学证明。