面向新型列控系統(tǒng)的高速列車智能駕駛策略優(yōu)化方法

摘要： 新型列控系統(tǒng)具備移動閉塞功能，可進一步提升高速鐵路的運輸效率。針對現(xiàn)有C2/C3+ATO技術無法直接應用在移動閉塞條件下的列車追蹤運行場景中，展開面向新型列控系統(tǒng)的高速列車智能駕駛策略優(yōu)化研究。在強化學習框架下將該問題轉(zhuǎn)化為馬爾科夫決策問題，設計列車追蹤運行的狀態(tài)集、動作集及獎勵函數(shù)，考慮列車追蹤運行的靜態(tài)與動態(tài)約束，基于列車動力學模型搭建多列車追蹤運行環(huán)境，構建基于深度Q網(wǎng)絡... （共9頁）