[发明专利]列车运行时刻表的优化方法及装置

权利要求书

1.一种列车运行时刻表的优化方法，其特征在于，包括：

基于目标线路的路网模型、历史客流信息、所述目标线路上每个车站在随机客流到达下出现各种拥堵场景的概率以及所述目标线路的列车运行时刻表，构建决策树；

对所述决策树进行蒙特卡洛树搜索，获取优化后的所述列车运行时刻表；

其中，所述决策树中的每一结点，用于表示所述目标线路上运行的第i列列车在所述目标线路的第j个车站的状态；所述状态包括所述第i列列车在所述第j个车站的到达延误程度、车内拥挤程度和站台拥挤程度；所述决策树中两个结点之间的连线，用于表示所述两个结点表示的状态之间，存在基于随机客流下马尔科夫链决策所确定的跳转关系。

2.根据权利要求1所述的列车运行时刻表的优化方法，其特征在于，所述对所述决策树进行蒙特卡洛树搜索，获取优化后的所述列车运行时刻表，包括：

对所述决策树进行蒙特卡洛树搜索，获取每一列所述列车在每一所述车站的停站时间延误；

基于每一列所述列车在每一所述车站的停站时间延误，优化所述列车运行时刻表，获取优化后的所述列车运行时刻表。

3.根据权利要求1所述的列车运行时刻表的优化方法，其特征在于，所述基于目标线路的路网模型、历史客流信息、所述目标线路上每个站台在随机客流到达下出现各种拥堵场景的概率以及所述目标线路的列车运行时刻表，构建决策树，包括：

基于所述路网模型、所述历史客流信息和所述列车运行时刻表，获取每一所述列车在每一所述车站的状态；

基于所述目标线路上每个车站在随机客流到达下出现各种拥堵场景的概率，对每一所述列车在每一所述车站的状态进行随机客流下马尔科夫链决策，构建所述决策树。

4.根据权利要求3所述的列车运行时刻表的优化方法，其特征在于，所述基于所述目标线路上每个车站在随机客流到达下出现各种拥堵场景的概率，对每一所述列车在每一所述车站的状态进行随机客流下马尔科夫链决策，构建所述决策树，包括：

对于所述第i列列车在所述第j个车站的状态，基于所述第j个车站在随机客流到达下出现各种拥堵场景的概率进行随机客流下马尔科夫链决策，确定所述第i列列车在所述第j个车站的每一候选冗余时间对应的、所述第i列列车在所述第j个车站的状态变为另一状态的状态转移概率；

基于各所述状态转移概率以及每一所述列车在每一所述车站的状态，构建所述决策树。

5.根据权利要求2所述的列车运行时刻表的优化方法，其特征在于，所述对所述决策树进行蒙特卡洛树搜索，获取每一列所述列车在每一所述车站的停站时间延误，包括：

基于上限置信区间算法，对所述决策树进行蒙特卡洛树搜索，获取每一列所述列车在每一所述车站的停站时间延误。

6.根据权利要求1至5任一项所述的列车运行时刻表的优化方法，其特征在于，所述基于目标线路的路网模型、历史客流信息、所述目标线路上每个站台各种拥堵场景的发生概率以及所述目标线路的列车运行时刻表，构建决策树之前，还包括：

获取所述目标线路的路网信息和所述历史客流信息；

基于所述历史客流信息，将所述路网信息中目标车站抽象为一个车站，得到所述路网模型；

其中，所述目标车站为所述目标线路的车站中，历史最大客流小于第一人数阈值或历史最大客流与历史最小客流之差小于第二人数阈值的车站。

7.一种列车运行时刻表的优化装置，其特征在于，包括：

构建模块，用于基于目标线路的路网模型、历史客流信息、所述目标线路上每个车站在随机客流到达下出现各种拥堵场景的概率以及所述目标线路的列车运行时刻表，构建决策树；

获取模块，用于对所述决策树进行蒙特卡洛树搜索，获取优化后的所述列车运行时刻表；

其中，所述决策树中的每一结点，用于表示所述目标线路上运行的第i列列车在所述目标线路的第j个车站的状态；所述状态包括所述第i列列车在所述第j个车站的到达延误程度、车内拥挤程度和站台拥挤程度；所述决策树中两个结点之间的连线，用于表示所述两个结点表示的状态之间，存在基于随机客流下马尔科夫链决策所确定的跳转关系。