基于深度强化学习的铁路线路方案生成方法研究

摘要

为解决铁路线路方案初步设计阶段的短时需求,结合深度强化学习理论提出智能生成线路方案方法。通过简化地形建立强化学习环境模型,以选线设计工作经验设置智能体探索状态与动作,关联铁路选线任务设立奖惩反馈,搭建PPO框架寻优并输出线路走向,在平纵规范的约束下进行路径分段与拟合线形,最终得到线路中心线方案。以某铁路验证了该方法的有效性,且智能线路方案较原始设计方案节省费用20.55%。基于深度强化学习的铁路智能选线方法,大幅度减少了线路方案初步设计时间,节约了工程费用,为后期定线提供优质的参考方案。

关键词

智能选线 / 深度强化学习 / PPO / 线路走向 / 线形拟合