【技术实现步骤摘要】
一种广域空间铁路线路智能搜索方法、系统、终端及介质
[0001]本专利技术涉及线路智能搜索
，具体涉及一种广域空间铁路线路智能搜索方法、系统、终端及介质。
技术介绍
[0002]铁路是重要的基础设施和经济大动脉，而铁路线路设计是从源头上保证铁路经济、安全与舒适的核心关键。随着国内铁路建设正经历着飞速发展时期，建设重点从中东部平原向西部山区转变，选线环境日趋复杂，海量的搜索空间、动态耦合的复杂约束等选线难题日益突出。
[0003]自20世纪60年代至今，国内外学者针对铁路线路智能优化问题开展了大量研究，线路优化对象从二维的线路平面优化或纵断面优化，发展为三维空间的平纵面整体优化；搜索算法从早期的解析数学算法，逐渐提升为以距离变换为核心的全局遍历式搜索，和以粒子群、遗传算法等为突出代表的局部智能启发式搜索；研究重点也由早期的人工模拟数值案例，过渡到真实平原微丘案例，并在近几年开始探索复杂艰险环境线路优化问题。综观当前线路优化成果，距离变换与启发式算法结合形成的混合式搜索算法逐渐成为复杂艰险山区选线的有效解决方案。然...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种广域空间铁路线路智能搜索方法，其特征在于，步骤如下：步骤S100：初始化蒙特卡洛树，具体是，构建用于蒙特卡洛树的节点数据结构，将线路起点和终点分别作为蒙特卡洛树的初始节点与终止状态；步骤S200：蒙特卡洛树搜索循环，具体是，在计算资源预算下，若扩展节点未抵达终点，则进行蒙特卡洛树搜索循环；每次蒙特卡洛树搜索循环首先利用树内策略储存的经验依据UCT函数确定树内最优路径，然后基于树外策略进行一次模拟探索，最后将探索所得造价回溯，更新本次探索路径中每个节点的信息；步骤S300：从蒙特卡洛树中提取最优路径，具体是，忽略UCT函数中的探索项，依据经验项在树内依次选择最优节点并生成节点序列，所述节点序列即为蒙特卡洛树搜索产生的最优路径；步骤S400：最优路径拟合得到三维线路方案，具体是，采用弦切支距法缩减冗余关键点，剩余关键点形成线路平面交点，基于所述线路平面交点并配置曲线生成线路平面方案；合并坡度代数差小于阈值的相邻坡段并设置竖曲线，生成纵断面线路方案；所述线路平面方案和纵断面线路方案即可生成三维线路方案。2.根据权利要求1所述的广域空间铁路线路智能搜索方法，其特征在于，在步骤S100中，所述节点数据结构包括节点三维坐标、UCT函数值、可行动作空间AvailableActions、最优造价OptCost、父节点与子节点的地址以及父节点的局部连接路径造价Cost2Parent。3.根据权利要求2所述的广域空间铁路线路智能搜索方法，其特征在于，在步骤S200中，所述蒙特卡洛树搜索循环的步骤如下：步骤S201：选择，具体是，判断终止条件，若满足终止条件，转入步骤S300；未满足终止条件则执行蒙特卡洛树拓展循环；步骤S202：拓展，具体是，选择根节点，即初始节点，从根节点开始，在可行动作空间中选取节点v
i
，若节点v
i
为不可扩展节点，则选取其UCT函数最优的子节点v
i+1
，转入执行步骤S201；若节点v
i
为可扩展节点，获取节点v
i
的可行动作空间，并选取可行动作进行节点扩展，生成新的子节点v
i+1
，转入执行步骤S203；步骤S203：模拟，具体是，由子节点v
i+1
出发，采用贪婪算法从当前线路选择线路交点，直至线路终点，统计从当前节点到线路终点所需的线路造价SimuCost，转入执行步骤S204；步骤S204：回溯，具体是，从线路终点开始，逐层回溯遍历路径上的子节点v
i+1
，即选取当前子节点v
i+1
的父节点，直至初始节点；每选中一个节点，即更新节点的最优造价OptCost，访问次数VisitTime，转入步骤S201进行下一次循环。4.根据权利要求3所述的广域空间铁路线路智能搜索方法，其特征在于，在步骤S202中，所述UCT函数的表达式如下：其中，UCT(v
i+1
,v)表示父节点v的子节点v
i+1
的UCT函数值；OptCost(v
i+1
)为子节点v
i+1
在...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒲浩，王光辉，张洪，李伟，宋陶然，万昕洁，胡婷，郑洪，彭利辉，钟晶，蒲柏文，徐占军，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：
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