★ 河鋼宣鋼物流公司 褚冬成

關鍵詞：鐵路運輸調度；時空擴展網絡；運行狀態預測；強化學習優化；自動化調度系統

隨著鐵路運輸網絡運行密度的持續提升，列車調度逐漸呈現出強耦合、多約束與動態擾動并存的復雜特征，傳統依賴經驗規則或局部優化的調度方式難以滿足高效與穩定運行需求。在多列車交會、區段資源緊張及突發延誤頻發的背景下，調度系統不僅需要具備對運行狀態的精細刻畫能力，還需要具備對未來運行態勢的提前預判與快速響應能力[1]。因此，將人工智能方法引入鐵路調度領域，成為提升系統自動化與智能化水平的重要方向。基于此，本文圍繞時空網絡建模、運行狀態預測及強化學習決策等關鍵技術展開研究，通過構建多層次調度方法體系、探索在復雜運行環境下列車高效協同與動態優化的實現路徑，為鐵路運輸調度的智能化升級提供技術支撐。

1  調度問題建模與需求分析

在高密度鐵路運輸系統中，列車調度可抽象為多約束耦合的離散事件優化模型。本文基于時空擴展網絡構建模型，以節點V={vi,t}表示區段-時間狀態，采用弧集E描述列車運行路徑及時間依賴關系，并通過容量與時間窗約束刻畫資源沖突。模型狀態空間由列車位置、軌道占用及延誤傳播參數構成，決策變量包括列車通過序關系、進入時刻及路徑選擇。約束體系涵蓋最小行車間隔、區間閉塞及車站通過能力等限制。以延誤、沖突與運行均衡性為優化核心目標，構建如式（1）優化模型：

式中， Z為目標函數值（單位： min）， D_i為列車延誤（單位：min）， C_j為沖突代價（單位： min）， B_k為均衡性指標，α、β、γ為權重系數。數據需求依賴高分辨率運行數據與歷史記錄，以實現調度狀態的結構化表達。

2   智能調度方法與系統實現

2.1   系統架構與調度流程

在時空擴展網絡建模與多約束組合優化框架的基礎上，系統架構圍繞“感知—預測—決策—執行—反饋”閉環構建，各層功能劃分及其邏輯關系如圖1所示。感知層對列車運行軌跡、區段占用序列及調度指令流進行多源采集與時間同步，并構建統一狀態向量St={xi,rj,δ k}，實現列車位置、資源占用及運行擾動的結構化表達；預測層基于當前狀態刻畫運行態勢演化及延誤傳播特性，形成短時動態狀態描述；決策層在多約束空間內生成調度序列，滿足最小行車間隔（120～300s）、區間閉塞及車站通過能力等限制條件；執行層負責調度指令下發與運行控制；反饋層對執行結果進行回傳與狀態修正， 更新系統狀態并維持閉環一致性。調度流程以離散事件驅動為核心機制， 以區段占用變化與列車狀態更新為觸發條件，構建滾動時域調度模式。在每一調度周期內， 系統完成狀態重構與資源占用更新，并在滑動時間窗(Δt=30～120s）內進行約束一致性判定與調度序列輸出，通過持續狀態更新與反饋校正，實現多區段耦合條件下的動態協同與實時響應。

圖1 鐵路智能調度系統架構圖

2.2   運行狀態預測模型

運行狀態預測用于刻畫當前調度狀態向未來運行過程的演化路徑，其關鍵在于揭示延誤在時空網絡中的傳遞規律。本文基于狀態向量 St={xi,rj,δk}，對列車位置、區段占用關系及歷史運行偏差進行聯合表達，并在滑動時間窗內引入相鄰區段耦合信息， 使狀態表征能夠反映局部關聯與跨區段影響。在特征構建上，將到發時刻、區間運行時間等時序信息、閉塞占用與通過能力等資源屬性，以及延誤擾動進行統一編碼，形成連續輸入序列以支撐復雜運行環境下的狀態刻畫[2]。模型采用分層序列建模結構，其中短時動態特征通過遞歸單元進行提取，其狀態更新形式可表示為式（2）：

其中， X_t 表示時刻t的輸入特征， h_t 為對應隱狀態。在此基礎上，引入基于注意力權重的全局依賴建模機制，其計算過程可寫為式（3）：

式中， h_t為時刻t的隱狀態， X_t為輸入特征向量， Q、K、V分別為查詢、鍵和值矩陣， d_k為特征維度。模型在輸出階段，對未來時間窗內的到發時刻、區段釋放順序及延誤變化進行聯合預測，并以區間形式表達結果以適應不確定性[3]。在模型訓練過程中，通過加權損失強化模型對瓶頸區段的關注，并結合滾動更新機制實現模型持續修正，從而提升預測的穩定性與前瞻性。

2.3   強化學習調度模型

在預測結果支撐下，將列車調度過程抽象為馬爾可夫決策過程M=(S,A,P,R,γ)， 以實現多約束條件下調度行為的序列化建模。其中，狀態空間由列車位置、區段占用關系及預測延誤信息構成，動作空間則涵蓋順序調整、會讓控制及發車時刻修正等調度操作，狀態轉移結合預測模型對運行變化進行刻畫，從而反映調度行為對系統演化的影響[4]。在此基礎上， 將多目標優化需求統一映射為獎勵函數，如式（4）所示：

其中， D_t表示延誤水平， C_t表示沖突強度， B_t表示運行均衡性， 權重用于調節不同目標之間的影響關系。策略求解采用近端策略優化方法，其目標函數為式（5）：

其中，r_t(θ)表示新舊策略概率比，A_t為優勢函數估計，為截斷系數，用于限制策略更新幅度并提升訓練穩定性。訓練過程中模型結合離線樣本預訓練與在線滾動更新，使策略能夠隨運行狀態動態調整，從而在多擾動場景下實現穩定且具備自適應能力的調度優化控制[5]。

2.4   沖突檢測與消解方法

在預測與調度策略生成基礎上，沖突檢測用于識別列車運行中的資源競爭關系。基于時空擴展網絡構建沖突判定模型，以區段—時間占用為描述單元，對列車運行路徑進行離散化表達，并通過區間占用重疊識別沖突，其判定形式為式（6）：

其中， t_iⁱⁿ 、 t_i^out 為列車i在區段的進入與離開時刻， confict_ij表示列車間沖突狀態。在此基礎上，結合最小行車間隔與閉塞約束進行一致性校驗，實現沖突識別與分類。在沖突消解階段，構建“檢測—評估—調整”的處理機制。根據沖突影響范圍與延誤增量進行優先級排序，并采用啟發式搜索與約束優化生成候選方案，包括順序重排、時刻平移及路徑調整等策略。通過多目標代價函數對延誤與資源利用進行權衡，并過濾不可行解。在局部沖突場景下采用鄰域搜索實現快速修正，在復雜場景下結合滾動優化進行全局協調，從而實現沖突的高效消解與運行恢復。

2.5    自動化調度機制

在預測、決策與沖突消解結果的基礎上，構建面向工程應用的自動化調度執行機制，實現由策略生成到指令落地的閉環運行。系統以滾動時域為運行框架，將調度周期劃分為狀態更新、策略計算與指令下發三個階段，在每一周期內完成狀態重構與約束一致性校驗，并依據當前運行態勢動態觸發調度調整。調度指令采用結構化表達形式，對列車進路、通過順序及控制時刻進行統一描述，并通過接口與列控系統進行對接，實現調度策略的自動執行與反饋采集。在機制設計上，引入多智能體協同思想，將列車或區段抽象為決策單元，在全局約束下進行分布式協同優化。各決策單元基于局部狀態與全局信息進行策略交互，通過一致性約束實現整體運行目標的協調統一。同時構建反饋修正機制，對執行偏差與突發擾動進行實時感知，并通過狀態回傳驅動模型更新與策略再計算，從而形成“感知—預測—決策—執行—再反饋”的閉環控制過程，提升系統在復雜運行環境下的穩定性與自適應能力。

3   案例驗證與性能分析

3.1   實驗設計

為驗證所提方法在高密度運行條件下的適用性，構建基于時空擴展網絡的仿真平臺，對典型繁忙區段進行結構化建模。線路包含區間-車站耦合結構，設置列車開行密度為40～60列/小時，最小行車間隔控制在120～300s，并疊加閉塞與通過能力約束以保持工程一致性。數據來源采用歷史運行記錄與仿真數據融合方式，對到發時刻、區段占用及延誤擾動進行統一編碼，形成狀態向量St={xi,rj,δk}，作為預測模型與調度策略的統一輸入，保證狀態表達與實際運行特征相匹配。實驗方案圍繞典型擾動情形構建三類工況：高峰密集運行、關鍵區段突發延誤（5～15min）以及多列車交會沖突。對比方法選取人工規則調度與啟發式調度算法，在相同初始狀態與約束條件下開展對照試驗。實驗過程采用滾動時域機制(Δt=60s），在每一周期內完成狀態更新、運行預測與調度決策輸出，并同步記錄調度序列、沖突變化及延誤演化過程，以支撐后續性能指標的量化評估與方法有效性分析。

3.2   結果分析

基于多場景仿真結果，對不同調度方法的關鍵性能指標進行對比分析，如表1所示。在高峰密集運行條件下，所提方法在平均延誤、響應時間及資源利用率方面均表現最優：平均延誤控制在3.8min，較人工規則調度（5.1min）降低約25%，較啟發式方法（4.4min）降低約14%；調度響應時間穩定在2s以內，滿足滾動優化需求；關鍵區段利用率提升至92%，體現出較強的資源協調能力。

表1 不同調度方法性能對比結果

在突發延誤與多列車交會場景下，系統優勢進一步體現。延誤傳播范圍較基線方法縮減約20%，沖突消解成功率提升至96%，平均沖突處理時間縮短約30%。從調度序列演化過程看，模型能夠針對關鍵瓶頸區段優先進行順序重排與時刻微調，使延誤快速收斂并避免二次擴散。整體結果表明，該方法在多約束耦合與動態擾動環境下實現了效率與穩定性的協同優化。

3.3   應用評估與優化

在多擾動耦合運行條件下，對不同調度方法的動態性能與穩定性進行綜合評估。選取延誤傳播系數、調度策略波動幅度、單周期調整次數及延誤恢復時間作為核心指標，從擾動擴散控制與策略收斂特性兩個層面進行量化分析。結果表明，人工調度在高密度運行環境下易形成延誤疊加，傳播范圍大且恢復過程滯后；啟發式方法雖可緩解局部沖突，但在多區段耦合條件下仍存在頻繁調整與策略振蕩問題， 穩定性表現有限。如圖2所示，本文方法在各項動態指標上均優于對比方法：延誤傳播系數控制在32%，較人工調度降低30%以上， 說明其具備較強的擾動抑制能力；策略波動幅度降至10%，表明調度決策在滾動優化過程中保持較高一致性；單周期調整次數減少至2.7次/周期，反映出策略收斂速度明顯提升；延誤恢復時間縮短至約11min，表明系統可在較短時間內恢復至穩定運行狀態。綜合分析結果證明，該方法在復雜約束與動態擾動環境下實現了延誤控制與系統穩定性的協同優化。

圖2 不同調度方法關鍵性能指標對比

4   結語

本文針對復雜鐵路運輸環境中的調度優化問題，構建了集建模、預測、決策與執行于一體的智能調度技術體系，并通過仿真驗證了其在多擾動場景下的有效性。實驗結果表明，該方法在延誤控制、沖突處理效率及系統穩定性方面均表現出明顯優勢，能夠在滾動優化框架下實現快速收斂與持續修正，體現出較強的工程適應能力。同時，多智能體協同與閉環反饋機制的引入，使調度過程由被動響應轉向主動調控，提升了整體運行協調水平。盡管當前研究基于仿真環境展開，仍需在實際線路中進一步驗證其泛化性能與魯棒性，但整體方法為鐵路調度自動化與智能化發展提供了系統化解決思路與實現基礎。

作者簡介：

褚冬成（1977-），男，河北張家口人，工程師，本科，現就職于河鋼宣鋼物流公司，研究方向為鐵路運輸。

參考文獻：

[1] 王盛銘. 人工智能在專用線鐵路運輸調度優化中的應用[J]. 中國航務周刊, 2025, (25) : 81 - 83.

[2] 王有軍, 王磊, 石倩倩, 等. 基于人工智能的電網調度運行預控技術研究[J]. 電氣技術與經濟, 2025, (11) : 1 - 3.

[3] 劉曉輝, 汪盈, 王一帆. 基于人工智能的配電網智能優化調度研究[J]. 電工技術, 2025, (S1) : 204 - 206.

[4] 蔣旭斌. 基于人工智能的電力調度自動化系統研究[J]. 電子元器件與信息技術, 2025, 9(3) : 137 - 139.

[5] 郭晶瑩. 基于人工智能的電氣自動化控制系統設計分析[J]. 中國高新科技, 2025, (2) : 36 - 37.

摘自《自動化博覽》2026年7月刊