Railway networks have become increasingly important in recent times, especially to move freight and public transportation from road traffic and planes to more environmentally friendly trains. Since expanding the global railway network is time and resource consuming, maximizing the rail capacity on the existing infrastructure is desirable. However, simply running more trains is infeasible as certain constraints enforced by the train control system must be satisfied. The capacity of a network depends (amongst others) on the distance between trains allowed by this safety system. While most signaling systems rely on fixed blocks defined by costly hardware, new specifications provided by the ETCS Hybrid Level 3 (since recently also known as ETCS Level 2 with Hybrid Train Detection) allow the usage of virtual subsections. This additional degree of freedom allows for shorter train following times and, thus, more trains on existing railway tracks. On the other hand, new design tasks arise on which automated methods might be helpful for designers of modern railway networks. However, although first approaches exist that solve design problems arising within ETCS Hybrid Level 3, neither formal descriptions nor results on the computational complexity of the corresponding design tasks exist. In this paper, we fill this gap by providing a formal description of design tasks for the Hybrid Level 3 of the European Train Control System and proofs that these tasks are NP-complete or NP-hard, respectively. By that, we are providing a solid basis for the future development of methods to solve those tasks, which will be integrated into the Munich Train Control Toolkit available at https://github.com/cda-tum/mtct.


翻译:近年来,铁路网络的重要性日益凸显,尤其是在将货运和公共交通从道路交通和飞机转向更环保的列车方面。由于扩建全球铁路网络既耗时又耗资源,因此最大化现有基础设施上的铁路容量是可取的。然而,简单地增加列车运行数量并不可行,因为必须满足列车控制系统施加的某些约束。铁路网络的容量(除其他因素外)取决于该安全系统所允许的列车间距。虽然大多数信号系统依赖于由昂贵硬件定义的固定闭塞分区,但ETCS混合等级3(最近也被称为采用混合列车检测的ETCS等级2)提供的新规范允许使用虚拟子区段。这一额外的自由度使得列车追踪间隔更短,从而能在现有铁路轨道上运行更多列车。另一方面,新的设计任务应运而生,自动化方法可能对现代铁路网络的设计者有所帮助。然而,尽管已有初步方法解决ETCS混合等级3中出现的部分设计问题,但相应的设计任务既缺乏形式化描述,也缺乏计算复杂度的结果。本文填补了这一空白,提供了欧洲列车控制系统混合等级3设计任务的形式化描述,并证明了这些任务分别为NP完全或NP困难问题。由此,我们为未来开发解决这些任务的方法奠定了坚实基础,这些方法将集成到慕尼黑列车控制工具包(可从https://github.com/cda-tum/mtct获取)中。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
7+阅读 · 2023年9月22日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员