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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利基于深度强化学习的列车运行调度优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116513273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310001599.X，技术领域涉及：B61L27/10；该发明授权基于深度强化学习的列车运行调度优化方法是由李丽娟;杨雪;王欢;张印强;杨世品设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的列车运行调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度强化学习的列车运行调度优化方法，包括如下步骤：建立系统模型；马尔可夫决策过程的深度强化；结果和分析。本发明针对突发事件的不确定性会对列车造成时间延误影响，造成严重的社会影响和巨大的经济效益损失，根据列车运行特性，建立了列车动力学模型和列车运行调度系统马尔可夫模型。考虑列车总晚点时间和能源消耗最小，提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的列车运行调度策略。通过在训练动作中加入噪声，提高了方法在不确定环境下的泛化能力和鲁棒性。本发明提出的调度策略有效地减小了列车运行总晚点时间，降低了能源消耗。

本发明授权基于深度强化学习的列车运行调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的列车运行调度优化方法，包括如下步骤： 步骤一：建立系统模型 1.1列车运行控制系统：根据目标距离、目标速度及列车本身的性能确定列车制动曲线，不设定每个闭塞分区速度等级；通过与列车调度系统结合，实现对列车的优化调度； 1.2动态模型公式：确定列车运行的动力学模型，对列车进行调度优化； 所述步骤1.2包括： 要对列车进行调度优化，首先要知道列车运行的动力学模型，列车的动力学方程可以由Lomonossoff方程表示： 式中，Mtrain表示列车质量；str表示列车位置；t表示列车运行时间；Ftr表示牵引力或者制动力；Rvr表示机械阻力；Fgr表示附加阻力；其中： 式中，v表示列车运行速度；μf表示列车牵引力系数；μb表示列车制动力系数；b[vt]表示列车当前速度vt下的制动力；gstr表示梯度力；rv表示当前速度下的基本阻力可用包含常数B,C,D的戴维斯方程表示为： rv＝B+Cv+Dv23 根据上述各列车延误时间总和T为 式中，taij、tdij分别为列车i在车站j的实际到达与离开时间，而为列车i在车站j的计划到达与离开时间；ait为列车i在t时刻加速度，vit为列车i在t时刻速度，sj为第j站与起始站距离，ti*为列车i计划的总运行时间； 列车总的能源消耗E为 其中，f[vit]为列车i速度为vit时的牵引力； 根据上述建立包含各列车延误时间总和与列车总的能源消耗的目标函数J为 J＝ωtFtT+ωeFeE6 其中ωt、ωe表示权重系数，Ft表示每秒单位延迟成本，Fe表示每千瓦时单位能源成本； 1.3建立列车运行调度系统的马尔可夫模型 步骤二、马尔可夫决策过程的深度强化 采用深度神经网络DNN逼近强化学习函数，使其适用于连续状态和动作空间中的列车运行调度问题，选择基于actor-criticism框架的深度确定性策略梯度DDPG算法；进而通过深度神经网络估计最优策略函数，求解基于MDP的列车运行策略模型，以适应列车运行过程中的不确定性； 步骤三、结果和分析 验证列车运行调度系统优化调度策略的有效性。

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