一种面向双线汇合线路的虚拟编组列车编队结构决策方法

1.本发明涉及轨道交通列车调度决策方法领域，具体面向新兴虚拟编组技术，特别涉及双线汇合线路下的虚拟编组列车编队结构决策方法。


背景技术：

2.近年来，随着大都市空间扩展和结构整合，轨道交通面临可持续发展问题。随着输送需求的不断提高，出现了铁路网利用率过饱和的问题。然而，传统优化线路条件、更新车辆或者更新基础设施等措施，无论经济支出还是土地消耗都难以满足要求。虚拟编组技术是在计算机、通信和控制技术进步的基础上提高系统效率的先进技术。列车可以在双线汇合线路上进行耦合和解耦，从而提高支线的运行频率和偏远地区的服务质量。
3.虚拟编组技术是近年来轨道交通领域亟待突破的关键技术。到目前为止进行的相关研究都表明虚拟编组技术在双线汇合线路上能提供容量的改进，因此具有巨大的应用潜力。然而，虚拟编组技术的实施需要考虑外在环境和内部系统等制约因素的多重影响，运输计划和运行环境的限制导致列车组成不同的结构耦合组合将产生不同的运营效益。因此，合理的列车编队结构才有机会发挥虚拟编组技术的巨大优势。进一步的，考虑到虚拟编组需要车队稳定控制技术协调耦合车队内列车之间的行为，使车队中的前导列车接收系统控制，而跟随列车从前行列车接收速度和制动命令而建立追踪和制动行为，因此，编组结构决策是需要在耦合模式启动之前就获得明确指令。现有技术中，专利“基于多制动方式的虚拟编组单元列车防护控制方法及系统(申请(专利)号：cn202210579685.4)”和专利“一种基于虚拟耦合模式的动态调度时空决策方法(申请(专利)号：cn201910019669.8)”等技术以及研究论文“cao y,wen j,ma l.tracking and collision avoidance of virtual coupling train control system[j].future generation computer systems,2021,120：76-90.”和“felez j,kim y,borrelli f.a model predictive control approach for virtual coupling in railways[j].ieee transactions on intelligent transportation systems,2019,20(7):2728-2739.”等，都主要聚焦于调度层的运输计划决策，或通过可变参数和最优控制策略以保证虚拟编组车队的安全运行，尚且未讨论虚拟编队列车编队结构决策方法。列车形成车队时需要经过一系列的动态协调过程，组耦合过程是影响列车虚拟编队效率的关键过程，因此，需要面向双线汇合线路特征，确定虚拟耦合列车编队结构决策方法以解决虚拟编组技术的效益问题。


技术实现要素：

[0004]
本发明目的在于克服现有技术空白，公开一种面向双线汇合线路的虚拟编组列车编队结构决策方法。当多列列车通过双线汇合线路时，传统系统需要在分支线路设置较大的运行周期，保证列车以安全的间隔以进入汇合区段。虚拟编组列车可以组成小编组的车队，极致压缩行车间隔，提高既有线路的通过能力。不同的编组结构下，小编组车队组耦合过程中需要的运行距离和协调时间也不同。根据耦合对象不同的，形成的不同编队结构将
呈现差异化的系统运营效益。所述的编队结构决策方法，通过优化每列车进入双线汇合线路的发车时间，并计算每列车所在编队的序号以及列车在编队中的位置，作为编队结构的输出值，提高既有线路通过能力。
[0005]
技术方案：
[0006]
本发明技术方案适用于双线汇合线路场景。双线汇合线路特点：在本领域，双线汇合线路是指通过道岔的控制路径方向，使来自两个方向的列车合并汇入同一线路中，并共用一段轨道区段的情况。
[0007]
一种面向双线汇合线路的虚拟编组列车编队结构决策方法，其特征在于，及时响应运输计划要求和系统安全约束。设计以领航车为核心的组耦合协调策略，以筛选所有满足系统限制的编队结构，通过计算每种编队结构下的系统效用函数值，通过设计偏好规则对比不同编队结构优劣性作为编队结构更新的依据，在所有可行编队结构上进行遍历更新，直到遍历完所有可行编队结构，输出使系统效率最优的编队结构，充分发挥虚拟编组技术在工程实践中的优势。
[0008]
一种面向双线汇合线路的虚拟编组列车编队结构决策方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
[0009]
(1)获取列车属性、运输需求信息和线路信息用于提供给步骤(2)，开始编队决策流程。
[0010]
(2)根据双线汇合线路特点制定耦合协调策略，进而计算小编组车队内部协调距离和时间的协同关系，提供(3)；
[0011]
(3)以出发时间和每列车所在编队的序号以及列车在编队中的位置为编队结构的决策变量，建立列车编队通过双线汇合线路获得的定量化效用优化模型，提供(6)；
[0012]
(4)设计偏好规则对比不同编队结构优劣性，提供(7)；
[0013]
(5)筛选出所有满足编队长度限制的所有编队结构，提供(6)、(7)；
[0014]
(6)从初始化编队结构开始，计算不同编队结构下的总效用值，提供(7)；
[0015]
(7)遍历所有可行的编队结构，根据编队结构效用值和偏好规则更新编队结构，并反馈优化发车时间，进入(8)；
[0016]
(8)输出最优编队结构和优化后的发车时间。
[0017]
进一步的，一种面向双线汇合线路的虚拟编组列车编队形成方法，通过步骤(1)至步骤(8)的决策过程，具体数据流向如2图所示，输出最优的列车编队结构属性(包括列车所在编队编号、所在编队位置信息)和列车编队运行属性(列车进入交汇点的时间)为最后结果。
[0018]
同时，涉及的有关数据变量定义如下：
[0019]
i是列车集合i＝{i|i＝1，2，...，n}，n是某时段内进入瓶颈区段的列车数目；
[0020]
j是线路方向集合j＝{j|j＝1，2}，1表示道岔侧向接入方向，2表示直股接入方向；
[0021]svc
是理想耦合间隔s
vc
；
[0022]
是第i列车的协调距离；
[0023]
l
train
是列车长度；
[0024]
l
bottleneck
是交汇区段的长度；
[0025]
ti是第i列车进入双线汇合线路的发车时间；
[0026]
t
i+n
是第i+n列车进入双线汇合线路的发车时间
[0027]
是第i列车的协调时间，是列车从进入瓶颈区段到达到耦合状态的时间；
[0028]
是第i列车加速到巡航速度的时间
[0029]
t
bra
是列车的制动时间
[0030]
t
work
是道岔工作时间
[0031]hsafe
是安全车头时距，当列车为跟随车时是在相对制动保护下的车头时距，当列车为领航或以非耦合方式运行时是绝对制动保护下的车头时距；
[0032]
τj是线路j上的发车时间窗集合；
[0033]vcru
表示轨道巡航速度；
[0034]vlim
表示道岔区段限制速度；
[0035]atra
是列车常用牵引加速度；
[0036]abra
是列车紧急制动加速度；
[0037]
πk是某时段内通过瓶颈区段列车群的一种编队结构k；
[0038]
π是所有可形成的编队结构的集合；
[0039]
πf是筛选后的所有满足系统编队长度限制的编队结构集合；
[0040]
是在编队结构πk中的一个小编组，其小编组长度为
[0041]
进一步的，步骤(1)中：
[0042]
算法输入需要获取，包括：
[0043]
列车属性如列车的牵引加速度，制动加速度以及设计巡航速度等信息；
[0044]
运输需求信息需要获取运行周期、发车比例等信息；
[0045]
线路信息需要获取道岔区段限制速度，系统所能承载的最大编队长度，汇合区段长度等信息；
[0046]
将上述三类数据作为输入传递至编队结构决策步骤中。
[0047]
进一步的，所述的面向双线汇合的虚拟编组列车编队形成方法，
[0048]
步骤(2)中所述耦合协调策略是一种速度轨迹规划调整策略，使独立运行的列车达到耦合条件(耦合队列内部列车速度相等且列车间间隔为理想列车间隔)。具体为耦合组中的最后一辆车，出清道岔区段进入共线段后，以最优速度曲线加速至巡航速度v
cru
，以提高整个车队的通过效率。而车队中的前行车保持道岔限制速度v
lim
，延时加速一段时间，依次选择合适的时间加速，直到最后加速的领航列车加速至理想耦合速度(设计巡航速度)的时候，整个车都达到耦合状态(也就是，所有列车车速等于巡航速度，车队内间隔为理想间隔)。其特征在于，如果第i列车为车队中的第一辆列车，第i+n列车为该车队中的最后列车，小编组车队内部协调距离和时间的协同关系为：
[0049][0050][0051]
[0052]
进一步的，步骤(3)中在某种给定的编队结构πk下列车组队可以获得的定量化的编队效用v(πk，π)优化模型为：
[0053][0054]
优化模型所述的列车编队需要满足的约束如下：
[0055]
发车时间约束：
[0056]
安全间隔约束：t
i-t
i-1-h
safe
≥0，i∈i；
[0057]
道岔工作时间约束：t
i-t
i-1-t
work
≥0，i∈i；
[0058]
耦合过程约束：
[0059]
允许编队长度约束：
[0060]
进一步的，步骤(4)中所述的作为编队结构迭代更新的结构对比功利主义偏好规则＞
utili
为：
[0061]
给定两个联盟结构and当且仅当v(π1)＜v(π2)时时，编队结构π1＞
utili
π2成立，即π1的编队方式功利主义优于π2，记为＞
utili
。当新遍历到的编队结构满足偏好＞
utili
时，则更新当前编队结构。
[0062]
进一步的，步骤(5)中所述的满足系统编队长度限制的可行编队结构筛选过程具体为，列举出所有相邻列车可以编组车队时所有编队结构结合，根据每辆列车只能成为领航或跟随列车的限制，筛选出所有满足编队长度约束n
max
的编队结构组成可行编队结构集合πf。
[0063]
进一步的，步骤(6)中求解步骤(4)所述的编队效用v(πk,π)优化模型，举例而非限定，采用领域内成熟的已有的算法即可，例如线性化后直接调用cplex求解器或groubi求解器计算求解；或者直接应用粒子群或遗传算法等启发式方法求解。
[0064]
进一步的，步骤(7)中最优编队更新过程为，从初始化的编队结构作为最优编队开始；从πf中依次选择编队结构，确定每个编队结构下的最优发车时间和编队效用；如果被遍历的编队结构满足设计的功利主义偏好规则＞
utili
，则更新最优编队结构和进入交汇区段的时间；通过步骤(8)不断迭代更新，直到遍历完所有可行的编队结构，输出最优结构，输出最优编队结构下的最优发车时间，以及列车在每个编队中的位置和列车所属的编队的编号。
[0065]
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
[0066]
(1)针对双线交汇线路特点，公开了效益收益更优的耦合过程协调决策方法，并在这个策略的基础上公开了列车以耦合方式通过双线汇合线路获得的效益的计算方法，使在工程实践中能定量获得虚拟耦合组队的效益值。
[0067]
(2)公开了满足系统最长编队限制的可行编队结构搜索方法，公开了最大化耦合编队最优耦合效益的时间优化方法，并遍历所有可行编队结构，公开了耦合收益的编队结构与进入时间的优化方法，使工程实践中启动虚拟编组程序能下达合理的耦合组队指令，充分发挥虚拟编组技术优势。
附图说明
[0068]
为了更清楚的说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0069]
图1示出了本发明面向双线交汇线路的虚拟编组列车编队结构决策方法通用流程图；
[0070]
图2示出了本发明面向双线交汇线路的虚拟编组列车编队结构中的数据流向图；
[0071]
图3示出了根据本发明实施例的双线交汇线路下的虚拟编组运行场景说明。
[0072]
图4示出了根据本发明实施例的面向双线交汇线路耦合协调过程图。
[0073]
图5示出了根据本发明实施例的不同的允许耦合队列长度下的推荐最优编队结构结果。
[0074]
图6示出了根据本发明实施例的下的不同发车比例下的推荐最优编队结构和进入时间结果。
[0075]
图7示出了根据本发明实施例的输出编队结构与传统不耦合模式系统的效率提升效果。
具体实施方式
[0076]
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0077]
实施例1
[0078]
本实施例中提供了一种面向双线交汇线路的虚拟编组列车编队形成决策方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0079]
(1)获取列车属性、运输需求信息和线路信息用于提供给开始编队决策流程。
[0080]
(2)根据双线汇合线路特点制定耦合协调策略，计算编队内部列车协调距离、时间协同关系；
[0081]
(3)建立列车编队通过双线汇合线路获得的定量化效用模型，以出发时间和编队结构决策变量，化解运输需求和安全约束与编队过程产生的冲突；
[0082]
(4)设计效用模型的偏好规则对比不同编队结构优劣性；
[0083]
(5)筛选满足编队限制长度的所有编队结构；
[0084]
(6)从初始化编队结构开始，计算不同编队结构下的总效用值；
[0085]
(7)遍历所有可行的编队结构，根据偏好规则更新编队结构，更新编队结构并修正发车时间；
[0086]
(8)输出最终编队结构和优化后的发车时间。
[0087]
通过以上步骤，具体的确定：每列车进入双线交汇线路的推荐时间ti，列车所在耦合编队的序号m，和列车在编队中的位置γi。
[0088]
所述的双线交汇线路双线交汇线路是交叉汇合线路，表示来自不同方向的两条或
多条线路通过到道岔的控制共用一段轨道区段的情况。示例性的，图3展示了相比传统模式，虚拟编组在双线交汇线路编队运行的场景。在传统模式中当多列列车进入合流路口时，必须留出缓冲时间，以便计划减速和/或等待，以便前面的列车可以清除道岔区段。虚拟编组技术可以使列车群组合为高密度、小间隔的虚拟编组车队通过减少必要的车头时距提高效率。
[0089]
其中，需要获取的列车群的初始信息包括列车的牵引加速度，制动加速度以及设计巡航速度；线路信息包括从进入双线交汇线路道岔区段到共线区段第一个车站的线路长度，道岔区段限制速度，系统所能承载的最大编队长度；运输需求包括各分支线路的要求服务周期，可调整的列车发车时间范围数据作为方法输入。实施示例中的相关基础参数定义如下：
[0090]
i是列车集合i＝{i|i＝1，2，...，n}，n是某时段内进入瓶颈区段的列车数目；
[0091]
j是线路方向集合j＝{j|j＝1，2}，1表示道岔侧向接入方向，2表示直股接入
[0092]
方向；
[0093]svc
是理想耦合间隔s
vc
；
[0094]
是第i列车的从运行至的协调距离；
[0095]
l
train
是列车长度；
[0096]
l
bottleneck
是交汇区段的长度；
[0097]
ti是第i列车进入交汇点线路区段的时间；
[0098]
是第i列车的协调时间，是列车从进入瓶颈区段到达到耦合状态的时间；
[0099]
是第i列车加速到巡航速度的时间
[0100]
t
bra
是列车的制动时间
[0101]
t
work
是道岔工作时间
[0102]hsafe
是安全车头时距，当列车为跟随车时是在相对制动保护下的车头时距，当列车为领航或以非耦合方式运行时是绝对制动保护下的车头时距；
[0103]
tj表示j方向上列车的运行周期；
[0104]
τj是线路j上的发车时间窗集合；
[0105]vcru
表示轨道巡航速度；
[0106]vlim
表示道岔区段限制速度；
[0107]atra
是列车常用牵引加速度；
[0108]abra
是列车紧急制动加速度；
[0109]
πk是某时段内通过瓶颈区段列车群的一种编队结构k；
[0110]
π是所有可形成的编队结构的集合；
[0111]
πf是筛选后的所有满足系统编队长度限制的编队结构集合；
[0112]
示例性的双线交汇线路上来自不同方向的列车接近共线段时，初始状态往往不能直接满足耦合状态，因此需要协调过程使列车达到耦合条件。步骤(2)中的协调策略是一种速度轨迹规划方法，使独立运行的列车与需要耦合的列车缩短行车间隔至相对制动防护范围内，并减小速度差以达到耦合条件(耦合队列内部列车速度相等且列车间间隔为理想列车间隔)。具体的如图4所示，使耦合组中的最后一辆车，出清道岔区段进入共线段后，以最
优速度曲线加速至巡航速度v
cru
，以提高整个车队的通过效率。而车队中的前行车保持道岔限制速度v
lim
，延时加速一段时间，依次选择合适的时间加速，直到最后加速的领航列车加速至理想耦合速度(设计巡航速度)的时候，整个车都达到耦合状态(也就是，所有列车车速等于巡航速度，车队内间隔为理想间隔)。根据协调策略，当列车速度接近巡航速度时，列车之间的距离必须接近耦合距离，车队中所有列车都会在之间的距离必须接近耦合距离，车队中所有列车都会在时刻达到耦合状态。示例性的，设定第i列车是领航列车(即队列中的第一辆列车)，第i+n列车是车队中最后一辆列车，其协调距离关系为：
[0113][0114][0115][0116]
是在编队结构πk中的一个小编组，其小编组长度为根据可以获得每辆车在耦合协调过程种行驶的距离，在此基础上可以计算所有列车通过双线交汇线路的时间。但是所有列车很难组成一个耦合车队运行，需要根据需求组成小编组的集群运行的情况。具体的，其中一个耦合车队在某种给定的编队结构πk下，耦合队列通过双线交汇线路所获得的效用值为：
[0117][0118]
具体的步骤(3)中所有列车采用编队结构πk所有某时段内所有列车经过双线交汇线路的系统的效益v(πk，π)优化目标为：
[0119][0120]
针对实际系统为保证行车安全，每辆列车实际进入双线交汇线路的时间至少需要间隔一个安全车头时距h
safe
，即t
i+1-ti≥h
safe
。当列车以常规方式独立运行时h
safe
要保证绝对制动防护下的安全车头时距th0。列车虚拟耦合方式运行时，车队内部保证运行耦合车头间距h
safe
为以相对制动防护的耦合车头时距th
vc
。因此，其中，编队过程中的运输和安全约束如下：
[0121][0122]
t
i-t
i-1-((1-ci)th
vc
+cith0)≥0，i∈i；
[0123]
t
i-t
i-1-t
work
≥0，i∈i，t
work
《th0；
[0124][0125][0126]
其中，ci是列车的位置权重，如果列车i为领航车ci＝1，否则ci＝0，且c1＝1。约束
条件分别表示列车进入双线交汇线路的时间ti必须在允许的时间窗内τj、相邻列车的进入时间间隔t
i-t
i-1
必须大于必要车头时距；相邻列车的进入时间间隔t
i-t
i-1
必须大于道岔工作时间；任意列车i的协调距离要小于双线交汇线路的长度；每个耦合编对的长度必须不大于系统所允许的最大长度n
max
。τj主要由需求的运行周期tj和首车发车时间α决定。
[0127]
为了对比不同编队结构的优劣性，根据根步骤(3)获得的编队结构πk系统效益值，在步骤(4)应用功利主义偏好关系设计偏好规则，作为编队结构迭代更新的基础，耦合编队功利主义偏好规则具体如下：
[0128]
给定两个编队结构and当且仅当时，编队结构π1＞
utili
π2成立，即π1的编队方式功利主义优于π2，记为＞
utili
，这种关系具有完备性，自反性和可传递性。即
[0129]
编队结构π1＞
utili
π2表示可以从编队结构π2更新到编队结构π1，否则不变。
[0130]
考虑到系统和环境条件，限制了虚拟编组所能允许的小编组长度的长度n
max
。因此，在步骤(5)中先筛选所有满足系统小编组长度限制的编队结构，其筛选方法如下：
[0131]
定义一个二值函数bi，第i辆列车如果为领航车则bi＝0，否则bi＝1.除了第一辆列车必须为领航车bi＝0外，每辆列车都有可能成为领航或跟随列车。当系统中允许的最大编队长度为n
max
时，所有可行的编队结构必须满足以下条件：
[0132][0133]
所有满足上述条件的编队结构记为可行编队结构集合πf。之后的遍历过程都只在这个可行的编队结构集合πf上选择进行遍历。
[0134]
步骤(6)从初始编队结构为所有列车单独运行开始，πf中依次选择编队结构，求解计算步骤(2)中建立的效用函数时间线性时间规划模型，求解每个编队结构下的最优发车时间和最优的系统通过效率，利用三元组车时间和最优的系统通过效率，利用三元组gk∈g，分别记录遍历到的联盟结构下的列车耦合编队通过系统的最优效用值进入交汇点线路的最优时间和编队耦合结构在步骤(7)至中依次遍历所有可能遍历的编队结构，如果满足设计的功利主义偏好＞
utili
，则更新最优编队结构并优化时间，不断根据偏好规则更新遍历到的编队结构，直到遍历完所有的可行编队结构。步骤(8)最后确定的编队结构为g中选择取得最小的结构，即车队通过双线交汇线路的所需时间最短的编队结构为推荐输出结构，该结构下的最优时间为推荐的每列车进入交汇点线路的时间。
[0135]
示例和效果验证
[0136]
示例性的，选取某市域铁路其双线交汇点线路长度为7km，共线区段的设计最小车头时距为150s，设计轨道巡航速度为160km/h，道岔限速为50km/h，道岔转换作业时间为38s，理想耦合间隔距离为140m。常用牵引加速度为0.8m/s2，紧急制动加速度为1.25m/s2。选
择合适的首车发车时间偏离，所决策的在不同最大允许编队结构下的最优推荐编队结构如图5所示。计算结果中的最优编队结果显示不会超过4列。支线列车以干线铁路的最小间隔为周期运行时，当n
max
＝2，n
max
＝3时列车群主要选择以不耦合通过瓶颈区段。最优编队结构形成于首车偏移α＝20s，支线运行周期为170s时，可以形成。此时列车初始间隔与基本运行周期偏离为40s，是为了保证道岔的安全工作时间。
[0137]
分析不通支线发车比例对推荐编队和效果提升的影响。如图6当支线的列车以不同比例进入双线交汇点线路时，推荐的编队结构时间最后都收敛于当n
max
＝3时的最优编队结构。所示当不同方向支线列车进入瓶颈区段的比例越均匀时，虚拟编组模式模型对系统效率的提升效果越好。求解列车以不耦合的方式通过双线交汇点线路时间作为对照，列车以1∶2的发车比例进入共线区段时，所有列车的平均运行时间相比不耦合方式可以提高23.4％；以2∶3的发车比例进入共线区段时，所有列车的平均运行时间相比不耦合方式可以提高27.4％。
[0138]
分析对支线服务周期和不同支线的首车偏移推荐编队和效果提升的影响，如图7所示。当支线列车以1∶1方式进y型交汇点线路时，推荐的编队结构时间最后都收敛于当n
max
＝4时的最优编队结构。推荐的支线服务周期为160s，首车偏离为30s左右。相比传统模式可提升效率道道30.7％。多种情况下，列车都是组成较小的耦合编组队列运行。
[0139]
在本领域可知，按照本发明方法生成编队结构决策，可以根据运输需求和系统约束决定合理的耦合对象与最优时间策略。若在虚拟编组的工程实施中使用本发明提供的决策方法，可以使更适合更有潜力的列车组成耦合组，根据环境变化收敛于不同编队结构，提高双线交汇点线路的通过效率，充分发挥虚拟编组技术优势。
[0140]
本领域内的技术人员应该明白，本发明的实施例可提供为方法。系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种面向双线汇合线路的虚拟编组列车编队结构决策方法，其特征在于，具体包括以下步骤：(1)获取列车属性、运输需求信息和线路信息用于提供给步骤(2)，开始编队决策流程；(2)根据双线汇合线路特点制定耦合协调策略，进而计算小编组车队内部协调距离和时间的协同关系，提供(3)；(3)以出发时间和每列车所在编队的序号以及列车在编队中的位置为编队结构的决策变量，建立列车编队通过双线汇合线路获得的定量化效用优化模型，提供(6)；(4)设计偏好规则对比不同编队结构优劣性，提供(7)；(5)筛选出所有满足编队长度限制的编队结构，提供(6)、(7)；(6)从初始化编队结构开始，计算不同编队结构下的总效用值，提供(7)；(7)遍历所有可行的编队结构，根据编队结构效用值和偏好规则更新编队结构，并反馈优化发车时间，进入(8)；(8)输出最优编队结构和优化后的发车时间。2.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，由步骤(1)至步骤(8)的决策过程，其数据流向为：输出最优的列车编队结构属性和列车编队运行属性为最后结果；所述列车编队结构属性包括列车所在编队编号、所在编队位置信息；所述列车编队运行属性为列车进入交汇点的时间；同时，决策过程涉及的有关数据变量定义如下：i是列车集合i＝{i|i＝1,2,
…
,n},n是某时段内进入瓶颈区段的列车数目；j是线路方向集合j＝{j|j＝1,2},1表示道岔侧向接入方向，2表示直股接入方向；s
vc
是理想耦合间隔s
vc
；是第i列车的协调距离；l
train
是列车长度；l
bottleneck
是交汇区段的长度；t
i
是第i列车进入双线汇合线路的发车时间；t
i+n
是第i+n列车进入双线汇合线路的发车时间是第i列车的协调时间，是列车从进入瓶颈区段到达到耦合状态的时间；是第i列车加速到巡航速度的时间t
bra
是列车的制动时间t
work
是道岔工作时间h
safe
是安全车头时距，当列车为跟随车时是在相对制动保护下的车头时距，当列车为领航或以非耦合方式运行时是绝对制动保护下的车头时距；τ
j
是线路j上的发车时间窗集合；v
cru
表示轨道巡航速度；v
lim
表示道岔区段限制速度；a
tra
是列车常用牵引加速度；a
bra
是列车紧急制动加速度；π
k
是某时段内通过瓶颈区段列车群的一种编队结构k；
π是所有可形成的编队结构的集合；π
f
是筛选后的所有满足系统编队长度限制的编队结构集合；是在编队结构π
k
中的一个小编组，其小编组长度为3.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中：算法输入需要获取，包括：列车属性包括列车的牵引加速度、制动加速度以及设计巡航速度；运输需求信息是指需要获取运行周期、发车比例；线路信息包括需要获取道岔区段限制速度、系统所能承载的最大编队长度，汇合区段长度；将上述三类数据作为输入传递至编队结构决策步骤中。4.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，步骤(2)中所述耦合协调策略是一种速度轨迹规划调整策略，使独立运行的列车达到耦合条件，列车达到耦合条件包括耦合队列内部列车速度相等且列车间间隔为理想列车间隔。5.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述耦合协调策略具体为耦合组中的最后一辆车，出清道岔区段进入共线段后，以最优速度曲线加速至巡航速度v
cru
，以提高整个车队的通过效率；而车队中的前行车保持道岔限制速度v
lim
，延时加速一段时间，依次选择合适的时间加速，直到最后加速的领航列车加速至理想耦合速度(设计巡航速度)的时候，整个车队都达到耦合状态。6.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述耦合协调策略表征为：如果第i列车为车队中的第一辆列车，第i+n列车为该车队中的最后列车，小编组车队内部协调距离和时间的协同关系为：的协同关系为：的协同关系为：7.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中在某种给定的编队结构π
k
下列车组队获得的定量化的编队效用v(π
k
,π)优化模型为：优化模型所述的列车编队需要满足的约束如下：发车时间约束：安全间隔约束：t
i-t
i-1-h
safe
≥0,i∈i；道岔工作时间约束：t
i-t
i-1-t
work
≥0,i∈i；耦合过程约束：允许编队长度约束：8.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，步骤(4)中所述的作为编队结构迭代更新
的结构对比功利主义偏好规则＞
utili
为：给定两个联盟结构当且仅当v(π1)<v(π2)时，编队结构π1＞
utili
π2成立,即π1的编队方式功利主义优于π2,记为＞
utili
；当新遍历到的编队结构满足偏好＞
utili
时，则更新当前最优编队结构。9.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，步骤(5)中所述的满足系统编队长度限制的可行编队结构筛选过程，具体为：列举出所有相邻列车可以编组车队时所有编队结构组合，根据每辆列车只能成为领航或跟随列车的限制，筛选出所有满足编队长度约束n
max
的编队结构组成可行编队结构集合π
f
。10.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，步骤(7)中最优编队更新过程为，从初始化的编队结构作为最优编队开始；从π
f
中依次选择编队结构，确定每个编队结构下的最优发车时间和编队效用；如果被遍历的编队结构满足设计的功利主义偏好规则＞
utili
，则更新最优编队结构和进入交汇区段的时间；通过步骤(8)不断迭代更新，直到遍历完所有可行的编队结构，输出最优编队结构下的最优发车时间，以及列车在每个编队中的位置和列车所属的编队的编号。

技术总结
本发明属于轨道交通列车调度决策领域，本发明方法技术方案适用于双线汇合线路场景。一种面向双线汇合线路的虚拟编组列车编队结构决策方法，其特征在于，及时响应运输计划要求和系统安全约束。设计以领航车为核心的组耦合协调策略，以筛选所有满足系统限制的编队结构，通过计算每种编队结构下的系统效用函数值，通过设计偏好规则对比不同编队结构优劣性作为编队结构更新的依据，在所有可行编队结构上进行遍历更新，直到遍历完所有可行编队结构，输出使系统效率最优的编队结构，充分发挥虚拟编组技术在工程实践中的优势。虚拟编组技术在工程实践中的优势。虚拟编组技术在工程实践中的优势。


技术研发人员：欧冬秀 宁正 张雷 张肇鑫 何积丰 汪小勇
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：2022.11.07
技术公布日：2023/3/7