一种基于智能体的多制式轨道交通系统仿真方法及系统与流程

1.本发明属于轨道交通的技术领域，特别涉及一种基于智能体的多制式轨道交通系统仿真方法及系统。


背景技术：

2.在仿真系统中搭建轨道交通仿真模型，需要使用轨道、行人等多个仿真建模库模拟实际情况下的列车运行以及行人走行情况，从而形成轨道交通仿真网络。对于多制式的轨道交通系统，搭建庞大的网络时会使用大量的轨道、行人建模库等必须建模库的模块，从而占据大量内存，使得模型运行效率下降。如果构建的仿真模型只需要进行数据传输或指标验证，而不进行详细的仿真流程以及二、三维建模展示，采用列车和行人模块建模会降低数据传输效率。
3.同时，既有仿真建模技术在针对不同制式的轨道交通构建仿真模型时，并未考虑不同线路、不同制式轨道交通模型之间的共性。当仿真模拟的地区、轨道交通制式发生变化时，仿真模型不能很快地进行扩展，很多地方需要修改，这使得模型重新构建的时间成本增加。
4.综上，本方法提出了一种基于智能体的多制式轨道交通系统仿真方法，克服了采用传统建模库建立仿真模型会占用大量内存而降低模型运行效率的问题，使得仅需满足数据传输或指标验证等功能的仿真模型能够更高效地运行。同时，通过对基本车站与区段智能体模型的属性和流程逻辑等内容的修改，能更好满足多制式轨道交通网络的仿真需要。


技术实现要素：

5.针对上述问题，本发明公开了一种基于智能体的多制式轨道交通系统仿真方法及系统。
6.第一方面，本发明公开了一种基于智能体的多制式轨道交通系统，所述方法包括以下步骤，
7.确定轨道交通仿真系统所需基础数据；
8.根据所述基础数据确定每个智能体模型的建模要素；
9.根据所述智能体模型的建模要素构建仿真模型；
10.根据多制式轨道交通仿真需求对所述仿真模型进行修改；
11.连接各个所述仿真模型，形成多制式智能体轨道交通网络。
12.更进一步的，据所述基础数据确定每个智能体模型的建模要素具体包括：确定车站智能体的建模要素；确定区段智能体的建模要素；确定旅客换乘智能体模型的建模要素；确定列车智能体的建模要素；确定乘客智能体模型的建模要素；确定设施设备智能体建模要素。
13.更进一步的，所述根据所述智能体模型的建模要素构建仿真模型具体包括：构建车站智能体模型；构建换乘智能体模型；构建区段智能体模型；构建设施设备智能体模。
14.更进一步的，所述根据多制式轨道交通仿真需求对所述仿真模型进行修改具体包括，将一般车站模型扩展为高铁车站模型和环线端点站模型。
15.更进一步的，所述智能体模型的建模要素具体包括属性、行为和容器对象；所述属性为智能体模型的基本参数；所述行为表示多制式轨道交通网络内列车和乘客的运行过程；所述容器对象为储存所述智能体模型的所述行为的载体。
16.另一方面，本发明公开了一种基于智能体的多制式轨道交通系统仿真系统，所述系统包括，数据获取单元，用于确定轨道交通仿真系统所需基础数据；要素确认单元，用于根据所述基础数据确定每个智能体模型的建模要素；模型构建单元，用于根据所述智能体模型的建模要素构建仿真模型；模型调整单元，用于根据多制式轨道交通仿真需求对所述仿真模型进行修改；网络连接单元，用于连接各个所述仿真模型，形成多制式智能体轨道交通网络。
17.更进一步的，所述要素确认单元根据所述基础数据确定每个智能体模型的建模要素具体包括：确定车站智能体的建模要素；确定区段智能体的建模要素；确定旅客换乘智能体模型的建模要素；确定列车智能体的建模要素；确定乘客智能体模型的建模要素；确定设施设备智能体建模要素。
18.更进一步的，所述模型构建单元根据所述智能体模型的建模要素构建仿真模型具体包括：构建车站智能体模型；构建换乘智能体模型；构建区段智能体模型；构建设施设备智能体模型。
19.更进一步的，所述模型调整单元根据多制式轨道交通仿真需求对所述仿真模型进行修改，具体包括，将一般车站模型扩展为高铁车站模型；将一般车站模型扩展为环线端点站模型。
20.更进一步的，所述要素确认单元具体用于确定每个智能体的属性、行为和容器对象；所述属性为智能体模型的基本参数；所述行为表示多制式轨道交通网络内列车和乘客的运行过程；所述容器对象为储存所述智能体模型的所述行为的载体。
21.本发明至少具有如下的优点，
22.1、利用仿真软件中与流程建模相关的模块，将列车、车站、区段以及换乘弧等轨道交通网络必要组件简化为独立的智能体模型，并利用代码将其连接成多制式轨道交通系统仿真网络，减少仿真模型的内存占用，克服了列车和行人等模块会占用大量内存影响仿真模型运行效率的问题。
23.2、针对不同制式的轨道交通车站，以普通车站为载体的基本智能体模型，仅通过添加判断逻辑或添加智能体属性等修改方式，即可衍生出满足快轨、高速铁路等不同制式的车站与区段模型，使得仿真模型有更好的扩展性。
24.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
25.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发
明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。
26.图1是本技术实施例中仿真方法流程示意图；
27.图2是本技术实施例中“station_platform”仿真逻辑图；
28.图3是本技术实施例中“station”模型列车运行逻辑图；
29.图4是本技术实施例中“walklinkinbound”和“walklinkoutbound”两个子模型进出站逻辑；
30.图5是本技术实施例中“walklinktransfer”模型与“station”模型连接逻辑图；
31.图6是本技术实施例中“section”模型列车运行逻辑示意图；
32.图7是cq大模型笔记本运行内存展示图；
33.图8是轻量化模型笔记本运行内存展示图；
34.图9是cq大模型笔记本包含线路展示图；
35.图10是轻量化模型笔记本包含线路展示图；
36.图11是轨道交通一般车站模型示意图；
37.图12是轻量化高铁车站模型示意图。
具体实施方式
38.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，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。
39.本技术公开了一种基于智能体的多制式轨道交通系统仿真系统，包括数据获取单元，用于确定轨道交通仿真系统所需基础数据；要素确认单元，用于根据所述基础数据确定每个智能体模型的建模要素；模型构建单元，用于根据所述智能体模型的建模要素构建仿真模型；模型调整单元，用于根据多制式轨道交通仿真需求对所述仿真模型进行修改；网络连接单元，用于连接各个所述仿真模型，形成多制式智能体轨道交通网络。
40.本实施例还公开了一种基于智能体的多制式轨道交通系统仿真方法，下文结合仿真系统和仿真方法进行描述。
41.参照图1，为仿真方法的流程示意图，所述方法具体包括如下步骤：
42.s1，确定轨道交通仿真系统需要的基础数据。
43.获取交通系统仿真时需要的基础数据具体包括，先获取被仿真地区的轨道交通线网图，以确定线路、车站建模范围与类型、轨道交通制式、线路间的换乘关系和列车种类，并获取该地区轨道交通网络的出行od(交通出行量)。其次，根据上述信息建立车站表、区段表、换乘关系表和od表，作为模型的基础数据。
44.s2，要素确认单元根据基础数据确定每个智能体模型的建模要素。
45.上述的建模要素具体包括有智能体模型的属性、容器对象和行为，也即s2的目的是获取各个智能体模型的属性、容器对象和行为，本方法是将轨道交通网络组成部分全部抽象为流程建模库的智能体模型，而流程建模库所构建的智能体模型并不具备传统轨道交通模型(轨道库、行人库等)所具有的特征。所以，在本步骤梳理每个智能体模型的属性、容
器对象和行为，从而模拟每个模型的作用。其中，“属性”指的是智能体模型的基本参数。通过添加变量表示智能模型的属性实现抽象化表征多制式轨道交通网络的基本组成；“行为”指的是多制式轨道交通网络内列车、乘客等元素的运行过程，每一个运行过程对应一个智能体运行流程。“容器对象”指的是存储模型内智能体行为的载体。针对每个智能体模型，均需要获取其属性、行为和容器对象，下面对各个智能体模型分别进行介绍。
46.s21，确定车站智能体模型的建模要素。
47.采用流程建模库搭建的车站不需要考虑车站复杂的三维结构，所以，确定了车站模型主要的属性、容器对象和行为即可将轨道交通车站抽象化建模。
48.其中，车站智能体模型的属性包括车站编号、车站名称、所属线路、车站容量和车站类型；车站智能体模型的行为包括：列车进站、列车出站、旅客乘降、乘客进出站与换乘；车站智能体模型的容器对象包括：列车集合、乘客等待集合、乘客上下车集合和换乘集合。
49.s22，确定区段智能体模型的建模要素。
50.区段智能体模型的属性包括：线路id、区段几何属性、两端所连接车站的id和名称；区段智能体模型行为包括列车的运行行为和列车之间的运行追踪；区段智能体模型的容器对象包括：列车属性集合、列车目的车站集合、列车剩余车站集合和列车运行时分。其中，列车属性集合主要包括列车名称、列车编号和列车期望速度等参数。
51.s23，确定旅客换乘智能体模型的建模要素。
52.本方法通过建立换乘智能体模型模拟换乘站之间的客流交互。实际情况中虽然有多线同站换乘的例子，但其实，不同线路和方向的换乘通道及方式等均不相同。所以，在本方法中，需要一对一设置每个对应线路间不同方向的换乘模型，即：当某一车站有三条线路同站换乘时，设置a-b、a-c、b-c、b-a、c-a和c-b六个换乘智能体模型来模拟该站的三线换乘场景。换乘智能体模型的属性包括换乘时间和换乘两端的车站id；换乘智能体模型的行为即是客流数据的交互；换乘智能体模型的容器对象是换乘客流暂存集合。
53.s24，确定列车智能体模型的建模要素。
54.列车智能体模型的属性包括：车次号、最大载客量、运行时刻表、当前车站id和不同制式列车标识。
55.列车智能体模型的行为包括：与区段对象交互计算列车里程位置(里程)、与车站对象交互进行停车时间倒计时(百分比，当前已经停时间/预计停站时间)、与车站对象交互进行车站客流下车、与车站对象交互进行车站客流上车和列车故障(停车)。
56.列车智能体模型的容器对象包括：旅客对象集合、计划运行时分集合和目的地车站集合。
57.s25，确定乘客智能体模型的建模要素。
58.乘客智能体模型的属性主要包括：起点id、终点id、走行时间(随乘客模型在运行中实时记录)、路径唯一标识符(路径字符串，换乘标识符：“#”，目的站标识符：“ ”，路径结束字符：“d”)。
59.乘客智能体模型的容器对象包括乘客路径集合、客流走行集合、客流候车集合和客流换乘集合(均在车站智能体模型中体现)。乘客智能体模型行为主要是乘客走行(智能体在流程中流动)、乘客等待和乘客上下车。
60.s26，确定设施设备智能体模型的建模要素。
61.上述的设施设备具体是指旅客服务设施(如：电扶梯、检票闸机等)。
62.设施设备属性主要包括：设备名称、设备类型、空间位置和服务时间。设施设备模型行为主要是指延迟、选择和排队。
63.s3，根据所述智能体模型的建模要素构建仿真模型。
64.在梳理完每个智能体模型需要设置的属性、容器对象和行为之后，将所有智能体按照各部分在轨道交通中的作用抽象化各个流程，构建仿真模型。
65.s31，构建车站智能体模型。
66.构建车站智能体模型具体为，参照图2所示，设置“station_platform”子模型作为列车启停的容器连接到“station”车站模型。列车在始发站发车也在“station_platform”子模型中实现，即依据车站属性中的“stationtype”属性值为1时，列车可在本站的子模型中发车。当“stationtype”属性值不为1时，系统提示不能发车。
67.列车发车后，将本站id从列车智能体的目的地车站集合中移除。在“station_platform”子模型中添加多个“delay”模块和流程以表示列车的停站过程。“delay”模块通过读取列车智能体模型中注入的运行时刻信息模拟列车的停站时间。添加“ma”流程模拟前车向后车传递追踪信息的过程：即每当列车进入“station_platform”子模型后，触发“ma”流程告知后方列车确认追踪间隔，判断是否可以进站。
68.当列车离开“delay”流程后，依据“stationtype”属性设置判断模块，当列车到达行进方向的终点站时(即“stationtpye”属性值为-1)，则在子模型行中进入退出运行流程实现列车退出正线行为的模拟；否则，列车智能体通过接口进入“station”模型继续运行。
69.参照图3，在构建完“station_platform”子模型之后，构建“station”模型。考虑到轨道交通分上下行两个方向，在“station”模型中引入两个“station_platform”子模型分别作为“down”和“up”方向的站台智能体，建立两个方向的进站和出站端口与“station_platform”两个子模型的列车驶出和驶入端进行连接，形成完成的车站双方向进、出站逻辑。并将两个子模型中的进出站和“ma”逻辑延伸出来，设置相应的接口从而用于区段的对应接口连接。至此，车站“station”模型的列车运行逻辑部分构建完成。
70.参照图4，之后，构建“station”模型的“walklinkinbound”和“walklinkoutbound”两个子模型模拟乘客进站和出站的流程。构建“set_parameters”函数用于读取注入到模型的od表，生成旅客智能体流注入到进站流程，通过接口进入“station”模型的“walklinkinbound”子模型。考虑到旅客路径为一串字符，在乘客智能体模型内利用“passenger.current_routid”属性作为识别该旅客智能体已经到达路径所标识的车站，并在进站后 1表示已经进站(后续换乘和出站类似)。乘客智能体模型通过“walklinkinbound”和“station”的接口进入车站智能体模型后，经选择模块划分为本站乘车客流和换乘客流。将本站乘车客流存入等待集合，待对应乘车方向列车智能体进入车站模型后，从等待集合抓取等待乘客放入列车集合，实现“上车”的模拟；下车则与之相反。列车到站后，先将列车智能体内的乘客集合按照乘客模型属性内所记录的od信息，把要在本站下车/换乘的乘客放入下车集合，然后，触发下车流程发起端source模块实现下车走行过程，并通过判断分出要换乘的乘客和出站的乘客。出站乘客经接口进入“walklineoutbound”子模型。在“walklineoutbound”子模型记录出站时间后移除乘客智能体，即完成了车站的出站流程。至此，“station”模型建模完成。
71.s32，构建换乘智能体模型。
72.如图5所示，在流程建模中，多个端口可以接入同一个输入端口，而一个端口只能对应一个输入端口，在“station”模型中添加多个换乘出站端口以连接本站到不同站的换乘；换乘进站接口只需设置一个即可。
73.然后，在换乘模型“walklinktransfer”中设置两个流程：一个是换乘客流离开“station”模型进入“walklinktransfer”模型进行换乘。当换乘客流在“station”模型的客流逻辑中被区分开后，触发换乘模型内的该流程的source，并将此部分换乘客流存入到“walklinktransfer”模型的换乘客流暂存集合；另一个是换乘客流进入车站模型，即将“walklinktransfer”模型的换乘客流通过流程进运送到“station”模型中的进站候车流程。至此，“walklinktransfer”模型建模完成。
74.s33，构建区段智能体模型。
75.由于区段的行为主要是列车区间运行，所以，区段模型中只需构建列车智能体运行流程模拟列车在区间的运行状况。
76.参照图6，与“station”模型中的列车逻辑类似，先建立“section_oneway”子模型作为“section”区段模型的一部分承载列车运行逻辑。在子模型中添加两个端口作为列车进入和驶出。添加若干“delay”模块作为列车智能体的运行控制控件，通过位置更新函数确定列车位置和运行速度。添加“ma”流程模拟前车向后车传递追踪信息的过程：即每当列车进入“section_oneway”子模型后，触发“ma”流程告知后方列车确认追踪间隔，从而调整运行速度等参数；并在另一端设置接收流程，用于接收上一区段/车站的“ma”信息。之后，在“section”模型中引入两个“section_oneway”子模型分别作为区段模型“down”和“up”方向的区段智能体，并将两个子模型中的进出站和“ma”逻辑延伸出来，设置相应的接口从而用于车站的对应接口连接。至此，“section”智能体模型构建完成。
77.s34，构建设施设备智能体模型。
78.旅客服务设施(如：电扶梯、检票闸机等)在乘客的仿真逻辑中主要体现在时间的延迟，为此，旅客服务设施的抽象化建模通过在乘客流程内添加“delay”模块来实现。
79.s4，根据多制式轨道交通仿真需求对所述仿真模型进行修改。
80.上述的修改，包括根据需求将一般车站模型扩展为高铁车站模型和环线端点站模型。通过修改车站、区段等基本模型来体现不同制式的区别，从而实现快速扩展。
81.针对环线端点站，在代表该站的“station_platform”子模型流程中，当列车从端点站发车后，列车智能体不将本站id移出目的地车站集合，从而确保环线列车智能体在运行到环线端点站的上一站时能继续运行到本站；同时，在列车退出运行判断逻辑中，不采用一般车站通过判断“stationtype”属性是否为
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1”操作列车退出正线，而是判断列车智能体模型内的运行时记录模型是否已记录环线全部车站、区段的运行时分，如果是，则表明该列车智能体已经跑完整条环线，从而执行退出正线操作。至此，完成了一般车站模型扩展为环线端点模型。
82.针对高速铁路车站，由于站内大多存在多条股道和站台供列车停靠，所以，在修改高铁车站的“station”模型中增加判断流程和列车进出站端口数量，抽象化模拟列车进入高铁站的股道选择流程。当列车进入“station_platform”子模型后，由于基础模型中已经添加多个“delay”模块，所以直接通过预设的位置更新函数即可实现多站台高铁列车的同
时启停。最后，将在一般车站“station”模型修改基础上形成的高铁“station”模型单独存储。至此，一般车站模型扩展为高铁车站模型完成。
83.s5，连接各个所述仿真模型，形成多制式智能体轨道交通网络。
84.所有仿真模型构建完成后，通过接口连接函数将各部分仿真模型的接口按照步骤s1所获取的网络格式连接起来，形成多制式智能体轨道交通网络。至此，通过智能体建模实现了多制式轨道交通系统的抽象化建模。
85.本技术公开的方法和系统，利用流程建模库，通过将车站、区段、行人、列车、设施设备抽象成智能体流程进行建模，省去传统建模方法所需的轨道、行人等多个仿真建模库，在满足多制式轨道交通仿真需求的同时提升模型运输速度、减少内存占用。
86.通过对比优化前后模型的运行效果可以直观看出，轻量化模型可以加载更多线路，且运行效果更佳。如附图7和附图8所示，分别为cq大模型笔记本运行内存展示图和轻量化模型笔记本运行内存展示图，通过原始模型和轻量化模型的运行内存占用的一个简易对比。在被分配了同样的运行内存后，当两个模型都运行到大致同一时刻时，轻量化模型明显比大模型占用内存较少，所以，模型运行速度大幅提升。因为采用了前述方法所展示的抽象建模，轻量化模型可以加载更多车站和线路且保证高效的运行速度。
87.此外，在针对不同地区的多制式轨道交通网络时具有更好的扩展性，通过添加判断逻辑或添加智能体属性等修改方式修改车站、区段、行人、列车、设施设备基本模型的，即可快速搭建区域多制式轨道交通仿真模型。
88.请参照附图9和附图10，分别为cq大模型笔记本包含线路展示图和轻量化模型笔记本包含线路展示图，包含了多种制式的轨道交通线路与车站，这些都是根据前述步骤s4所述进行的扩展。以成渝高铁线(图9和图10中的虚线所表示的线路)为例，通过对一般车站“station”模型增加“股道”(流程建模的输入和输出端)即可快速得到高铁车站模型，请见图11和图12，图11即为轨道交通一般车站模型示意图，图12即为轻量化高铁车站模型示意图。
89.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。