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申请/专利权人：深圳技术大学;深圳地铁运营集团有限公司;卡斯柯信号有限公司
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的城市轨道交通列车运行图实时调整方法，包括，在以调整后的实际列车运营时刻表与计划列车运营时刻表的偏差值与乘客总等待时间之和最小为目标函数的数学模型基础上，提出了一种竞争双重深度Q网络的调度策略。将训练完成的模型集成到列车运行图编制系统中，实时捕捉系统状态，并根据模型策略输出相应的调整动作，实现运行图的动态调整与优化。本发明方案提高了调度的编制效率，满足了城市轨道交通运营管理人员对调度质量和效率的高标准要求，具备广泛的应用前景，能够极大地提高城市轨道交通系统的运行效率和稳定性。
主权项：1.一种基于强化学习的城市轨道交通列车运行图实时调整方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据线路的运行基础条件，构建以调整后的实际列车运营时刻表与计划的列车运营时刻表的偏差值与乘客总等待时间之和最小为目标函数的调整模型；S2：确定所述调整模型的约束条件；S3：在调整模型基础上引入强化学习算法，初始化调整优化模型；S4：利用竞争深度Q网络对双重深度Q网络进行改进，获取最终调整优化模型；S5：利用所述调整优化模型反复训练不同线路的不同延误情况得到不同的矩阵查找表，导入城市轨道交通列车编图系统，基于需求信息根据延误情况实时获得改进的列车运行时刻表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳技术大学 深圳地铁运营集团有限公司 卡斯柯信号有限公司 基于强化学习的城市轨道交通列车运行图实时调整方法
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