本工具是一款高效的 基于深度Q网络的地铁列车速度曲线优化研究助手, 支持 节能牵引计算 多目标优化 ATO策略仿真 等复杂场景。 通过智能算法分析线路坡度与限速条件,自动计算符合约束的 最优速度曲线, 显著降低运营成本并提升 列车运行效率。
将列车当前位置、速度、剩余距离及前方坡度映射为连续或离散的状态空间,供智能体感知环境。
综合考虑能耗惩罚、准点率误差及舒适度指标,设计加权奖励函数引导 Agent 学习最优控制策略。
针对标准工况,本算法模型经过预训练,通常能在较快时间内输出近似最优解。
结果包含关键节点速度与距离数据,可直接复制用于 CSV 导入或仿真软件。