Traction unit scheduling in large railway networks involves complex operational constraints: multi-objective optimization produces feasible circulation plans under ideal assumptions, while simulation is required to assess their robustness under realistic operating conditions. A critical refinement mechanism relies on crossing operations, in which co-located traction units exchange their remaining schedules to reduce delay propagation. The space of possible crossing sequences, however, grows exponentially. Existing tools provide limited support for identifying promising candidates, evaluating their impact, and managing the resulting exploration. We present an interactive visual exploration approach that tightly couples schedule visualization, simulation-based evaluation, and a three-level guidance mechanism to support the systematic exploration and interactive optimization of traction unit circulation plans. The system renders the circulation plan in its domain-familiar form and integrates simulation results to expose delay propagation directly within the planning context. A three-level guidance framework aggregates crossing candidates spatially and ranks them by estimated impact on key performance indicators (KPIs) at an overview level, while exposing detailed per-candidate evaluation at a detail level to support informed decision-making. Applying a crossing change triggers an automatic schedule recomputation and re-simulation, with a provenance-based history mechanism enabling the non-linear exploration of alternative modification paths. We demonstrate the approach through real-world use case scenarios and report substantial reductions in the time and effort required to identify and evaluate promising schedule modifications compared to the current workflow.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《智能交通系统的深度强化学习》综述论文,22页pdf
智慧交通的高精度定位技术(PPT)
智能交通技术
29+阅读 · 2019年5月1日
我国智能网联汽车车路协同发展路线政策及示范环境研究
一图读懂粤港澳大湾区交通规划
智能交通技术
11+阅读 · 2019年4月23日
用 LDA 和 LSA 两种方法来降维和做 Topic 建模
AI研习社
13+阅读 · 2018年8月24日
智慧公路建设方案
智能交通技术
30+阅读 · 2018年2月28日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
21+阅读 · 2017年10月17日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
1+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
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
7+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
6+阅读 · 9月7日
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月3日
相关VIP内容
最新《智能交通系统的深度强化学习》综述论文,22页pdf
相关资讯
智慧交通的高精度定位技术(PPT)
智能交通技术
29+阅读 · 2019年5月1日
我国智能网联汽车车路协同发展路线政策及示范环境研究
一图读懂粤港澳大湾区交通规划
智能交通技术
11+阅读 · 2019年4月23日
用 LDA 和 LSA 两种方法来降维和做 Topic 建模
AI研习社
13+阅读 · 2018年8月24日
智慧公路建设方案
智能交通技术
30+阅读 · 2018年2月28日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
21+阅读 · 2017年10月17日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
1+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
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员