2025年8月19日

基于图神经网络的深度强化学习方法在高铁时刻表和站台分配联合再调度中的应用

深度强化学习在处理大规模复杂调度问题上表现出良好的实时性和适应性。未来工作可进一步考虑 不同站台的虚拟耦合、多线路耦合 及 多目标优化，并将模型与实际列控系统结合，推进智慧铁路调度的落地应用。