一种基于强化学习的城轨郊区线快慢车停站方案定制方法及系统

本发明涉及一种基于强化学习的城轨列车停站方案定制方法，所述方法包括以下步骤：建立城轨郊区线快慢车停站方案的决策过程模型；采用双深度Q网络强化学习算法对所述城郊区线快慢车停站方案的决策过程模型求解，定制城郊区线快慢车停站方案。本申请通过模拟城轨列车在不同停站方案下的运行情况，能够有效预测和优化列车的运行效率和乘客的等待时间。该方法不仅考虑了列车的运行时间、乘客的上下车时间，还综合了乘客的换乘需求和列车的载客能力，从而构建了一个准确的模型，并通过双深度Q网络对模型求解。通过这种方法，可以精准的定制出乘客等待时间最小的的快慢车停靠方案，提升乘客的出行体验。