买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：扬州大学

摘要：本发明为一种基于树状决策机制的高速铁路行车冲突全局疏解方法。为保障在突发扰动下列车运行组织安全有序，本发明以冲突检测和疏解为核心构建了全局解析算法。首先结合各类区间和车站冲突的定义构建了判别式，围绕冲突优先级和主导性设计了动态检测算法；其次考虑了不同疏解策略对全局冲突和延误分布状态的影响，设计了树状冲突检测与疏解决策机制，具体包括适用策略分析与疏解、决策枝代价比选；最后基于数据存储与关联机制设计了考虑决策树剪枝的全局疏解路径生成算法。实证研究结果表明，本发明所形成的疏解算法能够充分考虑列车运行调整策略与冲突分布状态之间的动态交互作用，有利于生成全局最优冲突疏解路径和对应的列车时刻表调整方案。

主权项：1.一种基于树状决策机制的高速铁路行车冲突全局疏解方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：实现高速铁路列车运行冲突动态检测；具体包括如下子步骤：S1-1：高速铁路常见列车运行冲突类型判定1区间冲突判定当两列车之间存在区间冲突时，后车运行线与前车运行线在区间产生交叉冲突，即相邻两列车的同向发车时刻之差与到达时刻之差中有且仅有一个小于等于0，对应的冲突判定不等式如公式1所示： 式中表示车次i在车站k的出发时刻，表示车次j在车站k的出发时刻，和分别表示车次i和j在车站k+1的到达时刻；2车站冲突判定车站冲突包括列车在车站的到达间隔冲突、出发间隔冲突、发到间隔冲突和到发间隔冲突，具体包括：1到达间隔冲突当两列车在车站k处存在到达间隔冲突时，表明后车j与前车i之间的到站时刻之差不满足最小到达间隔标准，对应的判定公式如式2所示： 式中为车站k能够承受的最小到达间隔；2出发间隔冲突当两列车在车站k处产生出发间隔冲突时，表明后车j与前车i之间的离站时刻之差不满足最小出发间隔标准，对应的判定公式如式3所示： 式中为车站k能够承受的最小出发间隔；3发到间隔冲突当后车到达时，当前方向上车站内的到发线均处于被占用或未完全释放状态，则会存在发到间隔冲突；由于前行列车停站状态的不确定性，后车j可能与其到站之前的任一停站列车之间存在冲突，据此构造车站发到间隔冲突的判定式如公式4所示： 式中为车站k能够承受的最小发到间隔；表示列车i为车站k的停站作业列车；表示列车i的出发时刻在列车j的到达时刻之前；4到发间隔冲突存在到发间隔冲突的两列车则并非为车次相邻的两列车，当前车i被一列后车越行时，则为相邻两列车之间的到发间隔冲突；当前车被若干列车越行时，则可能与列车i产生到发间隔冲突的车次为在列车i发车时刻前最晚到达车站的列车j，对应构造判定式如公式5： 式中为车站k能够承受的最小到发间隔；S1-2：高速铁路列车运行冲突优先级与主导性1量化冲突优先级量化单个冲突的优先级，基于冲突位置和冲突时长构建单个冲突的优先级计算函数，包括：1基于冲突时空位置构建单个冲突的优先级计算函数基于列车运行图，通过结合列车平均旅行速度将空间距离修正为等量的行程时间，利用欧氏距离描述当前冲突相对于事故源点的时空距离：设扰动事件的发生时刻为t0，发生位置据研究区段起点车站里程l0，则事故源点的时空坐标记为t0,l0，冲突点c的时空坐标记为tc,lc，则冲突点c与事故源点之间的相对距离按照公式6进行计算： 式6中为当前线路区段内所有列车的平均旅行速度；2基于冲突时长构建单个冲突的优先级计算函数间隔类和交叉类行车冲突的时间长短均可以用公式7进行计算： 式7中，Ic表示冲突c对应冲突类型疏解后应满足的最小间隔时间，h；和则分别对应冲突c下后行列车、前行列车的判定时刻，根据冲突类型的不同，可以是车站的通过时刻、到达时刻或发车时刻；3构建冲突优先系数设在当前阶段基于列车运行线进行冲突检测共识别出了W个主导性冲突，则对每一个冲突c的优先级系数可以用冲突时长与时空距离的比值进行表征，具体如公式8所示： 2设置基于主导性的冲突检测顺序根据两列车之间可能存在的区间冲突、到达间隔冲突、出发间隔冲突、发到间隔冲突和到发间隔冲突之间的主导性确立检测顺序；S2：实现高速铁路冲突疏解决策树的构建；具体包括如下子步骤：S2-1：设计高速铁路冲突疏解决策树1疏解机制设计构造“冲突-策略”树状解析机制：令树状图的网络化表示为G＝C,E，其中C为优先冲突点集，E为疏解策略弧集；节点c0表示初始冲突疏解后所有车次间主导冲突集合中的最高优先冲突，经场景适应性分析选择了两种适宜的疏解策略，对应于两条疏解策略弧e01和e02；在疏解策略e01的作用下更新时刻表和后续冲突集合，选择其中优先级最高的冲突作为下一层冲突节点，即节点c11；同理可以筛选出对应于疏解策略e02的下层冲突节点c12；对每一层中的冲突节点运行可行的策略进行疏解，由此产生新的冲突节点层，直至检测到的冲突集合为空集；从冲突起点c0至任意末端节点之间有且仅有一条疏解路径；2设计疏解路径生成算法第一步：初始延误下的冲突检测以产生初始延误的列车运行线为对象，分析其与后续其他列车之间的冲突，i＝0，根据初始应急策略调整后的列车运行线集合记为S0，初始调整后运行线中存在的主导性冲突集合记为C0；第二步：优先冲突选择根据冲突集合Ci中各类冲突的相关属性，根据冲突时长和与事故源点间的时空距离计算集合中各冲突的优先级，选择Ci中具有最高优先级的冲突，并提取对应的冲突场景参数，若存在优先冲突的数量不唯一，则根据行车顺序和冲突位置进行综合确定；第三步：冲突疏解策略生成根据当前阶段优先冲突的场景参数选择相适应的疏解策略，并更新受影响的列车运行线状态集合；第四步：连带延误下的冲突检测在第i层，i≥1，以调整列车集合Si为对象，利用冲突判定模型检测集合中的列车与其潜在冲突列车子集中列车之间的冲突，得到第i阶段的冲突集合Ci；第五步：判定冲突集合是否为空若第i层生成的冲突集合为空，即则当前运行图中不存在冲突，转入第六步；否则转入第二步，循环进行对应的冲突选择、疏解及后续的连带延误检测；第六步：结束冲突检测过程，存储列车运行线集合中记录的所有已调整车次的时刻表方案和策略集合；S2-2：高速铁路冲突疏解策略代价计算将单点冲突的局部疏解代价定义为产生冲突的两列车在疏解前后在局部范围内产生的车站延误影响之和：1确定局部范围局部范围定义为当前位置及其前后相邻的车站，即若当前冲突发生在区间，则统计两列车在该区间两端站点的延误情况；若当前冲突发生在车站，则统计两列车在当前车站和其前后车站的延误情况，其中对于发生在首末站的冲突只考虑邻近1个车站；2确定车站延误影响计算方法列车i在当前冲突疏解前后于车站l处产生的时刻表偏差根据公式9进行计算： 式中表示t阶段列车i在车站l的到达时刻，为t+1阶段的到达时刻，二者之差为对应车次的到达时刻偏差；则表示列车i在车站l处产生的出发时刻偏差；令产生冲突的两列车车次分别为i和j，若对应的冲突位于区间k,k+1内，则根据公式10计算该冲突的局部疏解代价；若对应的冲突发生在车站k处，则根据公式11计算对应的局部疏解代价： 式中gi和gj表示列车i和j的运行等级系数；S2-3：高速铁路冲突疏解决策树生成确立了以下“冲突-疏解”决策树的生成规则：1当适用疏解策略数量为1时，即对当前冲突有且仅有1条疏解策略，则无论该策略的疏解代价如何都应保留该策略，当前冲突生成1条邻接决策枝；2当适用疏解策略数量为2时，令2条策略分别为ai1和ai2，对应的局部疏解代价分别为pai1和pai2；假设策略ai2对应的疏解代价高于策略ai1，若pai1≤0.5pai2则认为策略ai1明显优于策略ai2，当前冲突节点ci生成1条对应ai1的选择枝；反之则认为两个策略之间的局部延误影响无明显差异，两个策略均保留，节点ci同时生成2条分别对应ai1和ai2的选择枝；即在适用策略数为2时至少保留1个疏解策略；3当适用疏解策略数量为3时，令3条策略分别为ai1、ai2和ai3，对应的冲突疏解代价分别为pai1、pai2和pai3；在当前情况下为保证生成决策树的多样性，应当至少保留2条疏解策略；比较其中的最大代价疏解策略和次大代价疏解策略之间是否存在明显优劣关系进行取舍，若两者之间无明显优劣关系，则3条策略全部保留；反之则放弃最大代价疏解策略，保留次大代价疏解策略；假设策略ai1和ai3分别对应最大疏解代价和次大疏解代价，当pai3≤0.5pai1时认为策略ai3明显优于策略ai1，当前冲突节点ci生成2条对应策略ai2和ai3的选择枝；反之则生成3条分别对应于ai1、ai2和ai3的策略选择枝；S3：实现基于树状决策机制的层次化数据存储与关联；具体包括如下子步骤：S3-1：建立高速铁路冲突疏解数据存储体系在层次化数据存储上，按照以下规则编号：对于决策树中第i层第j个冲突顶点cij，后续适用疏解策略数量记为bij，对应检测出该优先冲突状态节点下的某个参数矩阵记为pij，其中参数数组中个元素与冲突节点判定前的状态一一对应，选择枝数组与各冲突节点的邻接选择枝数量一一对应；决策树从初始层开始生成，cij表示树中第i层自左往右的第j个冲突节点，为基于其i-1层邻接冲突疏解后的调整运行图检测出的优先冲突；参数数组P中第i行各元素表示第i-1层各冲突节点疏解后对应的状态参数矩阵；同时，选择枝数组B中第i行各元素表示第i层各优先冲突节点后续邻接的可行选择枝数量；若其中出现0元素，则表示对应索引位置的节点已不存在行车冲突，无需进行后续疏解；根据前述数据存储体系，定义以下规则用于数据存储和编号：1由于策略层比节点层少一层，因此以节点层数作为索引值，其中i取0表示初始节点层，该层有且仅有初始延误疏解下的优先冲突；对于第i层第j个冲突节点cij，其后续邻接的选择枝数量为bij，设第i层共有wi个冲突节点，则第i+1层中冲突节点序号从左至右依次为2对于存储数组的维度，参数数组和选择枝数组维度一致；3在参数数组元胞的编号上，pij表示第i-1层冲突疏解后的状态参数矩阵，i≥1，基于pij通过冲突检测分析可以生成第i层中相应的冲突节点；4将冲突分布状态矩阵中每一个主导性冲突用维度1×6的行向量来描述，第1个元素表示当前检测出的冲突类型编码；第2、3个元素表示冲突列车对象，为产生冲突两列车的车次i和j；第4、5个元素表示冲突所在的位置，其中区间冲突对应的两个元素依次为车站s和车站s+1，车站间隔类冲突则对应两个元素均为所在车站的位置编号s；第6个元素存储对应该冲突的优先级系数计算结果；S3-2：设计高速铁路冲突疏解状态关联算法根据前述数据存储编号定义规则可知，选择枝数组B与决策树冲突节点存在直接对应关系，结合数组B中的各元素建立对应的数据读取机制，以契合后续冲突检测、深度优先路径搜索所涉及的回溯机制；设计数据关联分析算法如下：1若当前层i＝0，则对应于初始层中的冲突疏解，有且仅有一个参数矩阵为p01；若当前层i0，转入下一步；2基于选择枝数组B提取第i-1层中各冲突节点对应的选择枝数量行向量Bi-1，向量中元素的个数即为第i-1层中优先冲突的数量，向量中的第k个元素的数值Bi-1k即为对应第k个冲突节点的选择枝数量；3对于当前层i的第j个节点判定其在第i-1层中的邻接顶点，由于第i层的节点编号与其上层冲突的选择枝具有一定的对应关系，因此可基于第i-1层中的每个节点及其之前的累积选择枝数量进行判定，寻找最j对应的上层邻接顶点序号v，进而读取对应的邻接顶点ci-1,v，读取参数矩阵pij的前置参数矩阵pi-1,v；4进一步结合j所在的数值区间读取所基于的冲突疏解策略，由于上层邻接顶点ci-1,v对应的选择枝数量为Bi-1v，结合当前累积选择枝总数sum可推算其中第1个策略选择枝在第i层中的序号，通过与该序号进行比较可以确定cij具体对应上层邻接冲突顶点的第几个疏解策略；S4：实现高速铁路全局冲突疏解路径生成；具体包括如下子步骤：S4-1：高速铁路全局冲突检测与疏解协同为与层次化的决策树相匹配，确定两类索引ch和xh，其中ch为层号索引，xh为每一层中的状态节点序号索引，全局协同算法包含以下步骤：1初始层顶点疏解首先结合初始冲突疏解下的状态参数数组进行冲突检测、策略解析、决策枝生成，并更新不同选择枝策略实施后的状态，对应的决策枝数量为B1,1，每一类状态参数则需要并行更新的次数与决策枝数量保持一致，即由P{1,1}分别更新为P{2,1}至P{2,B1,1}；2全局无冲突判定从第二层开始，进行全局无冲突的判定：若当前层的上一层决策枝数量行向量中的所有元素均为0，则表示上一层疏解后已不存在任何冲突，不需要任何疏解策略，全局算法终止；否则全局算法继续；3单点无冲突判定若经冲突检测，第ch层中第xh个节点状态下已不存在任何冲突，通过对应的冲突状态矩阵进行衡量，即若该节点对应的冲突状态矩阵Psta{ch,xh}为空，则该节点的选择枝数量为0，即有Bch,xh＝0；反之需要根据优先系数从当前冲突分布状态矩阵中筛选优先冲突，加载策略解析模型进行疏解，确定该节点后续邻接选择枝数量Bch,xh，并更新对应选择枝策略的各类状态参数数组；4状态参数数组索引标定对于第ch层中第xh个节点，若其存在优先冲突，则需要根据对应的抉择枝更新各类状态参数数组，在xh对应后续参数数组的索引标定上，需要先结合当前层各节点对应的决策枝数量确定其首个策略对应下层节点序索引位置，其他对应下层节点序号根据上层节点优先冲突的决策枝数量确定；当前待疏解节点对应下层各状态节点的首个序索引fxh和末尾序索引lxh按照公式12计算，相应的各类状态参数矩阵由P{ch,xh}分别更新为P{ch+1,fxh}至P{ch+1,lxh}： 根据状态数组索引，可以确定决策树中各个节点ch,xh对应的时刻表状态矩阵，据此构建映射关系约束式13： 式中，Psta—节点冲突分布状态数组，元胞Psta{ch,xh}表示对应层序节点的冲突分布状态矩阵；Pat、Pdt—到发时刻状态数组，元胞Pat{ch,xh}表示对应层序节点状态下的到达时刻矩阵，Pdt{ch,xh}对应发车时刻矩阵；第ch层的节点总数nch根据式14进行计算： S4-2：高速铁路基于深度优先的疏解决策树剪枝算法采用深度优先搜索算法寻找并判定可行疏解路径，采用前序规则进行遍历，即以根节点为出发点，分别遍历每个节点的左子树和右子树。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 扬州大学 一种基于树状决策机制的高速铁路行车冲突全局疏解方法