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作者：田锐;孟令云;王维;李忠灿;唐晓龙;孙飞;
单位：北京交通大学交通运输学院;中国国家铁路集团有限公司运输调度指挥中心;广州北羊信息技术有限公司;清华大学自动化系;中国铁路郑州局集团有限公司;
摘要：高速列车受到自然灾害或设备故障因素干扰时可能导致运行秩序大规模紊乱，引发高速铁路枢纽到发线运用产生冲突、原有方案无法准时执行，需要调整冲突列车的停靠到发线或时刻。目前到发线调整方法主要依靠列车调度员经验，方案调整的效率和质量因人而异。通过对高速铁路枢纽到发线运用冲突类别、消解策略和目标导向进行梳理，构建到发线运用冲突调整优化模型。为解决优化模型求解效率问题，提出深度强化学习框架进行求解。以长沙南站为例，验证深度强化学习框架的求解可行性，结果显示：该模型可以协助快速找到符合运输实际的调整方案，为高速铁路枢纽到发线运用调整提供决策支撑。
关键词：高速铁路;;车站;;深度强化学习;;决策支撑
基金资助：中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划(N2022X021);; 中国铁路郑州局集团有限公司科技研究开发计划(RD2024X006);; 国家自然科学基金(U2368211,72022003,72401158);; 中国博士后科学基金(2023M741956)
