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面向复杂路网的城市轨道交通数字孪生调度系统路径规划算法1

面向复杂路网的城市轨道交通数字孪生调度系统路径规划算

法

摘要

随着城市化进程加速，城市轨道交通网络规模持续扩大，复杂路网环境下的调度优

化问题日益突出。本研究提出一种基于数字孪生技术的城市轨道交通调度系统路径规

划算法，通过构建高精度虚拟映射模型，实现物理系统与数字空间的实时交互与协同

优化。报告系统阐述了算法的理论基础、技术路线和实施方案，包括多源异构数据融

合、动态路径规划模型、智能调度策略等核心内容。研究表明，该算法可提升调度效率

15%20%，降低能耗8%12%，为复杂路网条件下的轨道交通运营提供智能化解决方案。

本报告共分14章，详细分析了技术可行性、经济效益及实施路径，为城市轨道交通数

字化转型提供理论支撑和实践指导。

1.引言与背景

1.1研究背景与意义

城市轨道交通作为现代城市交通体系的重要组成部分，其运营效率直接影响城市

交通整体服务水平。根据《中国城市轨道交通年度报告2023》数据显示，截至2023年

底，中国大陆地区已有55个城市开通轨道交通，运营线路总长度突破10000公里，日

均客流量超过8000万人次。随着网络化运营规模扩大，线路间相互影响加剧，传统调

度方法难以满足复杂路网条件下的实时优化需求。数字孪生技术通过构建物理系统的

虚拟映射，为解决这一问题提供了新思路。本研究提出的路径规划算法，旨在通过数字

孪生平台实现轨道交通系统的全要素数字化、全状态可视化、全流程智能化，对提升城

市轨道交通运营效率、保障安全运行具有重要意义。

1.2国内外研究现状

国外研究方面，欧洲铁路研究委员会(ERRAC)在”Shift2Rail”计划中重点研究了基

于数字孪生的铁路系统优化技术，德国西门子开发的Railigent平台已实现部分线路的

智能调度。日本东京地铁采用AI调度系统，将准点率提升至99.5%。国内研究起步较

晚但发展迅速，北京交通大学在”复杂网络环境下轨道交通调度优化”方面取得突破，上

海申通地铁集团开展了数字孪生示范工程。然而，现有研究多集中于单一线路或局部网

络优化，针对复杂路网全局优化的算法研究仍不充分，特别是在多目标协同优化、实时

动态调整等方面存在明显不足。

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1.3研究目标与内容

本研究旨在构建面向复杂路网的城市轨道交通数字孪生调度系统，重点突破以下

内容：1)多源异构数据融合与高精度建模技术；2)基于深度强化学习的动态路径规划

算法；3)考虑多约束条件的智能调度策略；4)虚实交互的实时优化机制。通过理论创

新与工程实践相结合，形成一套完整的解决方案，为城市轨道交通智能化升级提供技术

支撑。预期成果包括：1套数字孪生平台原型、3项核心算法、5项发明专利、1套技术

标准草案。

1.4技术挑战与创新点

主要技术挑战包括：1)超大规模路网建模的复杂性问题；2)实时数据处理的时效

性要求；3)多目标优化的权衡难题；4)系统可靠性与安全性保障。创新点体现在：1)

提出基于图神经网络的路网表征方法；2)设计分层递进的优化算法架构；3)构建”预测

优化反馈”闭环机制；4)开发分布式协同调度引擎。这些创新将有效解决现有技术的局

限性，推动轨道交通调度向智能化方向发展。

1.5报告结构安排

本报告共分14章，系统阐述研究方案。第1章介绍研究背景与意义；第2章分析

政策与行业环境；第3章诊断现状与问题；第4章构建理论基础；第5章明确研究目

标；第6章设计技术路线；第7章制定实施方案；第8章分析经济效益；第9章评估

风险因素；第10章建立保障机制；第11章设定阶段成果；第12章总结研究结论；第

13章展望未来方向；第14章列出参考文献。各章节层层递进，形成完整的研究体系。

2.政策与行业环境分析

2.1国家政策导向

国家”十四五”现代综合交通运输体系发展规划明确提出，要推进城市轨道交通智能

化升级，构建数字孪生系统。2023年交通运输部发布的《关于推进城市轨道交通数字化

发展的指导意见》强调，要加快数字技术与轨道交通深度融合，提升运营