本申請涉及重載列車運行優化，特別是涉及一種自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法。
背景技術：
1、隨著貨運需求的不斷增長，重載鐵路運輸面臨運力飽和的挑戰。自主運行下虛擬編組技術為解決這一問題提供了一種有效的手段。通過自主決策和無線通信，虛擬編組實現了列車的動態編組，使其能夠在無人干預的情況下，靈活響應實時貨運需求，自動調整編組與運行計劃，優化運輸資源分配，減少不必要的停靠和等待時間，顯著提升貨物運輸效率。這種自主運行的虛擬編組技術不僅增強了鐵路運輸系統的自適應能力，還為應對復雜多變的運輸環境提供了更高效的解決方案。在正常情況下，列車按計劃時刻表自主運行，但外部因素如惡劣天氣、設備故障、軌道維護等，仍可能導致列車運行受到干擾，其中臨時限速是常見的干擾因素。當列車因臨時限速需在某些路段減速時，原定的時刻表和列車運行順序會被打亂，從而導致延誤，并可能引發連鎖反應，影響整個鐵路網絡的運行效率。
2、為應對這一挑戰，需要一種虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，以縮短求解時間并提高在多場景下的適應性，從而實現自主、高效、靈活的列車運行管理。
技術實現思路
1、本申請的目的是提供一種自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，以自動應對臨時限速等突發事件，動態調整編組和運行計劃，從而提升系統的應變能力和運輸效率。
2、為實現上述目的，本申請提供了如下方案。
3、本申請提供了一種自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，包括：
4、構建虛擬編組的重載列車運行圖調整模型；
5、將所述重載列車運行圖調整模型轉化到強化學習框架下，并利用結合知識引導的強化學習算法對所述重載列車運行圖調整模型求解，得到自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖。
6、根據本申請提供的具體實施例，本申請公開了以下技術效果：
7、本申請公開了一種自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，首先，構建虛擬編組的重載列車運行圖調整模型；然后，將重載列車運行圖調整模型轉化到強化學習框架下，并利用結合知識引導的強化學習算法對重載列車運行圖調整模型求解，得到自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖。本申請通過將自主運行下的重載列車運行圖調整模型轉化到強化學習算法框架下，利用基于知識引導的強化學習算法來探索尋優最終獲得無沖突的重載列車運行圖，改善了自主運行下虛擬編組的重載列車運行調整復雜的問題，通過靈活調整虛擬編組計劃和貨運需求，顯著提高鐵路運輸系統在面對突發事件時的應變能力，緩解臨時限速帶來的直接壓力，最大程度上滿足運輸需求，提高供應鏈的可靠性和靈活性；采用基于知識引導的強化學習算法來處理復雜的列車運行圖優化問題，能夠較好的解決問題維數較高和實時計算量較大的問題。通過結合知識規則的方法對強化學習方法進行引導，能夠在保證求解質量的前提下相對較快的計算滿足要求的列車運行圖。
1.一種自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，其特征在于，所述自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法包括：
2.根據權利要求1所述的自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，其特征在于，所述重載列車運行圖調整模型包括：目標函數和約束條件；
3.根據權利要求2所述的自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，其特征在于，所述目標函數，包括：
4.根據權利要求3所述的自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，其特征在于，所述裝車站發車時間約束，包括：
5.根據權利要求4所述的自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，其特征在于，所述臨時限速區段線路能力約束，包括：
6.根據權利要求5所述的自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，其特征在于，所述動態卸車地分配約束，包括：
7.根據權利要求6所述的自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，其特征在于，所述貨物供需匹配約束，包括：
8.根據權利要求7所述的自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，其特征在于，所述列車開行約束，包括：
9.根據權利要求8所述的自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，其特征在于，所述停車等待作業時間約束，包括：
10.根據權利要求9所述的自主運行下虛擬編組的重載列車運行圖調整方法，其特征在于，所述安全追蹤間隔約束，包括：