一种结合高速列车运行工况分解的DQN设计方法、系统

本发明涉及计算机技术与机器学习技术领域，是一种结合高速列车运行工况分解的DQN设计方法、系统，其系统包括，深度强化学习环境单元，根据高速列车的运行环境，定义高速列车运行的深度强化学习DQN环境；其中，高速列车的运行环境包括静态环境和动态环境，静态环境包括高速铁路线路的限速、坡度、弯道半径及隧道长度；动态环境包括高速列车运行的速度、加速度、运行时间及位移；本发明通过将高速列车的四种运行工况分解进行高速列车运行的DNQ设计，该设计通过求解区间节能运行工况和高速列车多区间运行时刻表的调整，可以在确保高速列车起点与终点准时、准点的情况下，实现较大范围的综合节能。