基于智能化应用的列车运行调整模型

李 智，端嘉盈，曾 壹，任禹谋，张 琦

（1.中国铁道科学研究院集团有限公司 通信信号研究所，北京 100081；2.国家铁路智能运输系统工程技术研究中心，北京 100081；3.中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081；4.中国铁道科学研究院 研究生部，北京 100081）

列车运行阶段计划是铁路企业开展运输调度工作的规则和依据，对发挥运输资源能力、保障行车安全具有基础性的作用[1]。当运行中的列车偏离运行图时，需要及时调整列车运行阶段计划，通过合理的调整策略，使列车运行重新进入有序状态，减少晚点列车数量与晚点传播范围。列车运行调整一直是铁路行车组织的研究重点。相较普速铁路及其他交通方式，高速铁路具有快速、准点、受天气影响小等服务特点，但当受到设备故障、恶劣天气、突发事件等因素影响时，也会出现列车偏离列车运行图运行的情况，因此需要进行列车运行调整[2]。

构建有效的列车运行实时调整模型与算法是列车运行调整研究中的关键问题，多年来，许多国内外学者对此进行了深入的理论研究[3-6]，他们分别从列车运行调整的目标（晚点列车总数最少、晚点总时间最小、均衡列车的发车间隔等）、措施（列车车站到开时刻变更、车站作业时间压缩、列车越行关系改变等）、研究对象（高速铁路、城际铁路、城市轨道交通等）、研究方法（数学规划方法、专家系统、离散动态系统、智能体等）等方面进行深入研究。近年来，因数学规划方法表达清晰、模型成熟，针对列车运行调整问题建立数学规划模型并求解的方法开始受到领域内众多研究者的青睐[7-10]。

总的来看，现阶段对列车运行自动调整的研究多局限于理论，而在铁路行车调度现场实际工作中，列车运行调整主要靠调度员凭经验进行人工操作。以目前广泛应用于我国高速铁路行车调度指挥工作的分散自律调度集中系统（CTC系统）为例：CTC系统为各调度区段设置了运行图终端，供调度员安排其负责区段内的列车运行阶段计划，一旦列车偏离运行图，调度员会通过人工操作的方式，在运行图终端上设定列车在各车站的到达时刻、出发时刻、股道运用及列车运行次序等，形成新的列车运行阶段计划。然而随着我国高铁路网密度的持续增加，调度员的工作日渐繁重，通过人工调整得出的列车运行阶段计划无法在实时性和科学性等指标上达到最优的问题日渐突出。现有CTC系统中，人工操作实现列车运行调整的方式，已难以适应中国铁路的智能化发展趋势[11]。

随着中国智能铁路技术标准的确立[12-13]，CTC系统亦需转型，向智能化方向发展。在中国智能铁路发展规划中，智能CTC系统作为智能铁路的调度指挥系统，是中国智能铁路的重要组成部分，而列车运行自动调整功能又是未来智能CTC系统的重要功能之一[13]。因此，对列车运行调整的研究不应仅限于理论研究，还应结合现场实际列车运行调整遇到的具体问题，基于现有理论研究和智能调度集中系统技术条件[14]，建立基于智能化应用的列车运行自动调整模型，用于未来智能CTC系统列车运行调整工作。

在此背景下，本文基于现有列车运行调整理论研究，针对其中的局限与不足，梳理出我国高速铁路列车运行调整建模中应考虑的关键问题；结合智能CTC的技术标准，建立基于智能化应用的列车运行自动调整模型；通过案例分析，验证模型的可行性和有效性。

1 列车运行调整应考虑的关键问题

现有关于列车运行调整模型的理论研究中，部分模型在建模过程中往往会忽略一些对实际行车调度工作产生影响的因素，导致模型假设并不一定在实际列车运行调整工作中成立，模型的适用场景需附加若干理想条件。为提高模型的适用性和实用性，本文在现有列车运行调整的理论基础上，将这些易于被忽略的因素作为关键问题，结合既有建模理论构建模型。

1）部分非运行图相关信息

列车运行调整，并不仅仅是对“列车运行图”的调整。对于高速铁路行车调度工作，调度员制定的列车运行阶段计划中除包含列车运行图相关信息（如列车区间运行时分、停站时间、车站间隔时间及追踪间隔时间等）之外，还包含列车的交路信息、股道信息、线别（上行线，下行线，联络线等）信息、作业/营业信息等。这些运行图之外的信息对于列车运行调整同样至关重要。

部分现有研究在建模时，将列车运行调整问题形容为根据列车的运行情况重新确定列车运行图的问题，在模型假设中将车站简化为1个点，对车站站型，股道等因素进行忽略。而在实际的行车调度工作中，忽略这些因素将导致无法得出可实际应用的列车运行阶段计划。

因此，建模过程中除考虑运行图等常规信息，还应考虑这些非运行图相关的信息。

2）动车组接续

在高速铁路行车组织中，动车组担当某一车次达到终点站后，往往会担当另一车次继续运行，即同一动车组交路中的列车之间存在接续关系，后续列车必须等前次列车到站停车且经过足够接续时间用于动车组换端、上水、吸污等作业后方可发车。

部分现有研究的模型假设中，认为上、下行列车分线运行，互不干扰，忽略上、下行列车之间的相互影响。而实际上，忽略列车接续及上、下行列车之间的相互影响将导致无法得出可实际应用的列车运行阶段计划。

因此，建模过程中应考虑这些与动车组接续相关的约束条件。

3）交叉进路抵触

在列车折返、途经联络线进站时，往往需切割咽喉，产生交叉进路。

部分现有研究为简化模型，假设高速铁路各车站的到发线分上、下行分别使用，列车发车、接车之间互不影响，忽略车站咽喉及交叉进路抵触。实际上，若不考虑现场大量存在的进路交叉，下达的列车运行阶段计划可能存在交叉进路抵触，将导致列车进路因交叉抵触在车站咽喉区不能自动触发，而此时列车的运行状态已成事实，只能重新调整列车运行，继而增加列车晚点。现场车站亦提出CTC系统应增加可用于下达列车运行阶段计划时判断进路交叉抵触的功能[15]。

因此，建模过程中应考虑交叉进路抵触的情况。

4）股道-线别连通性

实际站场设计中，存在一些接入车站的线别并没有连通该站所有股道的情况，且列车运行调整工作亦不能仅局限于上行线与下行线，还需兼顾其他线别如联络线、三线、四线等。以京津城际沿线车站为例：天津站津秦客专场中，京津城际联络线仅与股道13G 相连通，由京津城际接入津秦客专的列车仅可停靠于13G；军粮城北站城际场中没有设计渡线，上、下行之间互不连通。

部分现有研究为简化模型，假设高速铁路上、下行的正线与车站所有股道都相连通，列车进站时可接入车站所有股道，发车时亦可从任一股道发车。然而在列车运行阶段计划中，若列车在某站的计划股道与其在该站的接入/交出线别不连通，则将导致该列车在车站的接车/发车进路不存在，该计划无法执行。

因此，建模过程中应考虑将股道运用尤其是股道-线别连通性纳入模型。

2 模型建立

2.1 模型假设

建模过程中，结合高速铁路行车调度工作中的实际情况，提出如下假设。

（1）列车的开行方案、走行径路、动车组交路及车站技术作业（上水、吸污等）均已确定，在列车运行调整中不可改变。

（2）所有高铁列车均为非超限车，不考虑超限车相关的约束。

（3）高铁调度工作中，列车作业的优先级高于调车作业；列车运行自动调整不涉及调车作业，调车作业需人工操作。

（4）列车运行自动调整场景能够满足大部分列车继续运行的要求，不考虑因地震、洪水、泥石流等自然灾害导致的线路完全中断时的列车运行调整，该情况需人工介入，采取列车停运、迂回、折返等措施。

2.2 参数与变量定义

将高速铁路网络进行抽象，用事件-活动网络（Event-Activity Network，EAN）表示列车各项车站作业及之间的关系[16]。

定义如下参数与变量：N为事件-活动网络，N=(E，A)；E为列车事件集合，列车事件包含列车的到达、出发、通过作业，令Earr，Edep和Ethru分别为列车到达、出发及通过作业的集合；A为列车活动集合，列车活动由2个列车事件组成，包括列车在区间运行、列车停站、同方向相邻列车车站作业间隔及同交路列车接续4类列车活动，令Arun，Adwell，Ahead和Aconn分别为列车在区间运行、列车停站、车站作业间隔和同交路列车接续的列车活动集合；ai，j为事件-活动网络N中的任一列车活动，ai，j∈A，且ai，j由2个列车事件i，j构成，i，j∈E；ti，tj分别为列车事件i，j的图定时刻；Ti，Tj分别为列车事件i，j经列车运行自动调整得出列车运行阶段计划中的计划时刻；S为列车运行阶段计划中所有车站的集合；si为列车事件i所在车站，si∈S；X为列车运行阶段计划中涉及的所有线别（例如京张高铁上行线、京津城际联络线等）的集合；xi为列车事件i所在线别，xi∈X；G为列车运行阶段计划中所有可用车站股道的集合；gi为列车事件i对应股道，gi∈G；C为列车阶段计划中交叉进路列车事件对的集合；(i，j)∈C为列车事件i，j对应的进路为交叉进路。

2.3 模型约束条件

模型共包含10个约束条件，其中约束条件1—5为运行图相关的约束条件，约束条件6—10为结合列车运行调整实际情况提出的有关动车组接续、交叉进路、股道运用的约束条件。

约束条件中的各参数为静态数值且均已事先确定。应用该模型时，可将这些静态数值作为模型参数存入相应CTC系统数据库中。

1）区间运行时间约束

部分现有研究未考虑区间运行时间约束的限速场景，而在实际列车运行调整工作中，往往需对特定区间或列车进行临时限速，列车不得超速行驶，区间运行时间受限速影响。

为此，特考虑限速场景，以为速度等级v对应的列车区间运行时间，各限速等级下的区间运行时间在取值上已考虑相应的起停附加时分，则区间运行时间约束表示为

2）停站时间约束

列车在车站停车作业时，为满足旅客乘降及车站的作业/营业需求，列车停站时间需不小于规定的最小值因此停站时间约束表示为

3）车站间隔时间约束

车站办理同方向相邻列车作业时，所需的时间间隔不应少于对应的车站安全间隔时间Ii，j，因此车站间隔时间约束表示为

4）发车时刻约束

在列车运行阶段计划中，列车不应早于其图定时刻发车，因此列车发车时刻约束表示为

5）越行约束

列车之间的越行只能发生在车站，不允许发生在区间，否则列车运行图中会出现区间冲突。因此，对于经过相同区间的2列列车，从前站出发的顺序和到达后站的顺序应相同，则相应的列车间越行约束表示为

6）交叉进路约束

交叉进路即意味着2条进路存在相同的进路对象，或两进路经过“X”型道岔组交叉。若同车站的2列列车进路互为交叉进路，则前车出清进路交叉部分之后，方可触发后车进路的排列。该问题可细分为如下4个场景：前车接车，后车发车；前车、后车从不同接车口接车；前车发车，后车接车；前车、后车从不同发车口发车。

为明确表述本约束条件，定义4类缓冲时间变量如下：bidep为列车发车缓冲时间，即极限情况下自CTC系统开始触发发车进路至列车出发（启动并报出发点）所需的时间；biarr为列车接车缓冲时间，即极限情况下自CTC系统开始触发接车进路至列车到达（停稳并报到达点）所需的时间；bi，jdep为列车发车交叉出清缓冲时间，即前车发车后出清和后车进路交叉部分所需的时间；bi，jarr为列车接车交叉出清缓冲时间，即前车出清和后车进路交叉部分后接入股道完全停稳所需的时间。这4类缓冲时间变量的取值与进路中道岔数量、进路交叉部分的位置及车站计算机联锁系统型号等因素相关。若前车出清交叉部分后很快接入股道停稳，则bi，jarr可设为0。

4类极限情况下的交叉进路场景如图1所示。

（1）前车发车出站，后车接车进站时的交叉进路场景如图1（a）所示。前车出清进路交叉部分后，CTC系统方可触发后车接车进路，待联锁成功排列该接车进路后，后车可经接车进路接入相应股道，对应的约束表示为

（2）前车、后车分别从不同发车口发车时的交叉进路场景如图1（b）所示。前车出清进路交叉部分后，CTC系统方可触发后车发车进路，待联锁成功排列该发车进路后，后车方可发车，对应的约束表示为

图1 4类极限情况下的交叉进路场景

（3）前车接车进站，后车发车出站时的交叉进路场景如图1（c）所示。前车出清进路交叉部分时，CTC系统即可触发后车发车进路，待联锁成功排列该发车进路后，后车方可发车，对应的约束表示为

（4）前车、后车从不同接车口接车进站时的交叉进路场景如图1（d）所示。前车出清进路交叉部分时，CTC系统即可触发后车接车进路，待联锁成功排列该接车进路后，后车可经接车进路接入相应股道，对应的约束表示为

7）同向股道占用约束

在同一时刻，车站的某一股道只允许被1列列车占用，当某股道有车停靠时，另1列列车不得接入。

为明确表述本约束条件，定义：为列车股道出清缓冲时间，即自列车从股道发车至该股道完全出清所需的缓冲时间；为列车到达事件i′的接车缓冲时间。

当前车从某股道发车后，需要一定时间后才能完全出清该股道；股道完全出清后，CTC系统方可触发后车于该股道的接车进路，待联锁成功排列接车进路后，后车方可经接车进路接入该股道。此时，同向股道占用约束表示为

对于不同方向的列车不可占用同一股道的场景，将其归于交叉进路约束。

8）动车组接续约束

动车组接续约束意味着对于同一交路的动车组，只有前1列列车终到后，方可在终到站衔接另1列始发列车，且前次列车终到和后续列车始发之间，需预留充足的接续时间用于旅客乘降、司机换端、车厢清洁、上水吸污等作业。该接续时间应不小于该动车组在该站的最小接续时间cmini，j，其取值可由车站作业内容及动车组编组数确定。同时，同一交路的动车组接续还应发生在同一股道，即前次列车的终到股道必须与接续列车的始发股道为同一股道。时间约束（必须满足接续时间）和空间约束（必须位于同一股道）必须同时满足，由此动车组接续约束可表示为

9）股道连通约束

列车运行阶段计划中，列车在某车站接车/发车股道应与接入/交出线别相连通，且列车的接车、发车作业应位于车站同一股道，否则该阶段计划无法执行。为明确表述本约束条件，定义函数f(x，g)为股道线别连通性函数，当线别x与股道g相连通时，函数取值为1，否则为0。股道连通约束包括如下3个方面。

（1）接入线别需与接车股道相连通，列车进站时的接车股道-线别连通约束表示为

（2）交出线别需与发车股道相连通，列车出站时的发车股道-线别连通约束表示为

（3）列车的接车股道应与发车股道相同，列车的接发车股道连通约束表示为

10）股道有效性约束

股道有效性约束是指，对于列车运行阶段计划中的任意1个列车事件，都对应唯一的可用股道。当某股道处于轨道停电、施工封锁等状态时，就不再属于可用股道集合G，不可将该股道再分配给某个列车事件。原对应该股道的列车事件需另行分配股道。股道有效性约束表示为

2.4 模型目标函数

在现有的一些理论研究中，通常将某些具体的铁路运营指标如晚点列车数、总晚点时间、总旅行时间等作为列车运行调整模型的目标函数。这些运营指标虽可较为粗略地评价一段时间内列车的整体运行情况，但往往并不能确切体现列车运行调整对旅客行程的具体影响及旅客对高铁运输服务的满意度。

随着中国智能铁路技术标准的逐步确立[12]，根据智能CTC系统的暂行技术条件[14]，未来智能CTC系统和铁路客票系统将建立接口，智能CTC系统可通过客票信息专用接口获取司乘、客票、座席等旅客客票信息，这为基于旅客行程信息精准进行列车运行调整创造了条件。

基于旅客行程信息，本模型将列车运行调整对旅客出行的实际影响最小化作为目标函数，以提升旅客满意度，进而提升高速铁路在交通运输市场中的竞争力。列车运行调整对旅客出行的实际影响可总结为如下3个方面。

l）旅客行程延误

进行列车运行调整后，可能使某些列车到站时间晚于图定时间，即列车晚点，使旅客晚于其旅行计划到达目的地，造成旅客不便。因此在列车运行调整工作中应尽量减少列车晚点。

2）旅客错过换乘

我国高速铁路现已成网运营，直达列车不能满足旅客全部出行需求，旅客有时需在枢纽车站进行换乘。为保证旅客有充足的换乘时间，目前旅客购买同站换乘的联程车票时，客票系统规定前次列车和接续列车之间的换乘接续时间需不小于设定的最小接续时间（例如10 min）。在经过列车运行调整后的列车运行阶段计划中，若前次列车和接续列车之间的换乘接续时间小于最小接续时间，或前次列车在换乘站的到达时间晚于接续列车的发车时间，则可认为旅客无法从前次列车换乘至接续列车。该情况下，已购买联程车票的旅客需等待下一班次开往相同目的地的列车或更换交通方式，这为旅客带来较大不便，会严重影响旅客满意度。因此，在列车运行调整工作中，应尽量保证旅客可成功换乘，必要时经权衡利弊，甚至可使接续列车略微晚点发车。

3）更改发车股道带来的旅客出行不便

进行列车运行调整后，有可能造成列车运行阶段计划中部分列车变更发车股道。目前旅客购买车票时，检票口都已确定并在购票短信中明确告知旅客。若更改发车股道，则可能使车站临时变更检票口，增加车站工作人员负担并造成旅客不便，若车站工作同时出现纰漏，甚至可能造成旅客错过列车。因此，在列车运行调整工作中应尽量减少发车股道的变更。

综合以上3个方面对旅客出行的影响，并根据客票系统提供的旅客客票信息，构建模型目标函数为3个子目标函数z1，z2与z3的加权求和最小化，其中，z1为考虑旅客延误的子目标函数，表示所有旅客总到达晚点时间；z2为考虑旅客错过换乘的子目标函数，表示受影响错过换乘的旅客总数；z3为考虑更改发车股道的子目标函数，表示受影响需更改发车检票口（发车股道）的旅客总数。

因此，目标函数可表示为

式中：α1，α2与α3分别为子目标函数z1，z2与z3的权重；为列车到达事件i下车的旅客数量；为应从列车到达事件i换乘至列车出发事件j的旅客数量；T i，j c为换乘所需最小接续时间；为变更发车股道的列车出发事件i上车的旅客数量；gi与gi，t分别为列车出发事件i调整后的股道和图定股道。

在以上3 方面对旅客出行的影响中，错过换乘接续列车对旅客出行及满意度的影响相对较大，因此应用该模型时，其对应权重α2的取值应明显大于α1与α3。

2.5 模型求解算法

列车运行调整模型实际上是1种有约束的非线性优化模型，对于求解列车运行调整模型相关算法的研究已较为成熟。在课题组之前的研究中，基于粒子群的智能优化算法得到深入研究，该类算法具有一定的并行性，且收敛速度较快，易于通过计算机编程实现实时应用，并通过对该类算法不断改进，避免早熟导致过早陷入局部最优。相关算法已在开发中的智能CTC系统列车运行调整子系统中得到应用，本文研究偏重于模型建立与优化，算法相关工作可参考课题组既有研究成果，即文献[11，17-18]，因篇幅原因本文不再赘述。

3 实例分析

选取京张高铁实际场景作为实例分析。京张高铁正线全长174 km，设车站10 座，设计最高时速350 km。京张高铁在下花园北站引出崇礼支线至太子城站，同时设延庆支线至延庆站。京张高铁调度台（北京局京包客专台）白天班次（6：00～18：00）的基本运行图如图2所示。

基于京张高铁设置3个列车运行调整实际场景。将模型引入开发中的智能CTC系统列车运行调整子系统，模拟不同时段下3个需要开展列车运行调整的场景（干扰场景），并将其作为模型输入；针对各干扰场景，分别生成列车运行阶段计划，得到列车运行自动调整输出结果，以此验证模型效果。

3.1 实例输入场景

不同时段下的3个干扰场景分别如下。

（1）场景1：昌平—沙河区间上行线因某些原因故障，10：43 故障恢复时方可自昌平站向上行线发车。

（2）场景2：G4176次列车行驶至昌平站时，因故晚点15 min 发车（图定发车时刻为11：34，实绩发车时刻为11：49）。

（3）场景3：G8816次列车于太子城站因故始发晚点15 min（图定始发发车时刻为16：25，实绩发车时刻为16：40）。

将这3个干扰场景作为输入模型。依前所述，模型目标函数中α1，α2和α3的取值分别为1，20，1。由于目前尚未实现客票接口，结合实际情况设定客流信息为各列车在中间站下车的旅客数为30人，终点站下车的旅客数为300 人，在列车间换乘（从清河站换乘接续列车至北京北站）的旅客数为30 人，换乘所需最小接续时间为8 min。动车组最小接续时间取京张高铁联调联试阶段现场实际数据，为18 min。

3.2 实例调整结果

1）场景1算例输出结果

图2 京张高铁调度台白天班次基本运行图

求解得出场景1的列车运行阶段计划如图3所示，图中节点处的蓝色带圈数字表示列车在该节点处的晚点时分，后同。由图3可知：上行线的故障封锁直接导致G2406次、G2482次列车在昌平站“通过”变“到开”；G2406次在昌平站晚点1 min到达，晚点12 min 发车，沙河站到站晚点14 min，由于区间运行时分的冗余，于清河站终到晚点13 min；G2482次列车在昌平站晚点1 min到达，晚点14 min发车，沙河站到站晚点16 min；受前序列车的影响连带晚点，G8812次在昌平站—清河站之间的各站均晚点1 min；为使G2406次与G2482次列车上的旅客有足够时间于清河站换乘G8812次列车到北京北站，G8812次于清河站晚点4 min发车，于11：20 终到北京北站，晚点4 min；动车组最小接续时间为18 min，这导致G8812次接续的下行G8813次列车始发晚点1 min，于11：38 发车，后于清河站恢复正点。可见，场景1中模型能够正确处理动车组接续并兼顾乘客换乘，生成切实可行、便于调度员直接下达的列车运行阶段计划，逐步缩小列车晚点波及范围，使列车恢复按图运行状态。

图3 场景1列车运行自动调整模型输出结果

2）场景2算例输出结果

求解得出场景2的列车运行阶段计划如图4所示。由图4可知：G4176次列车于昌平站晚点15 min 发车，在后续各站均晚点15 min，造成后续G2484次列车于昌平站及后续各站晚点3 min；动车组最小接续时间为18 min，这导致G4176次接续的下行G4167次晚点10 min 发车并于后续各站均晚点10 min；G4167晚点发车又造成与其在清河站共用股道（清河站5G）的上行列车S502次无法正点进站，所有与其在清河站的接车线别（上行线）连通的股道均有列车占用，需等待G4167次发车且完全出清股道及进路交叉部分后方可进站，S502 后于清河站终到晚点5 min；DJ129次同样受到G4167次晚点影响，于怀安站到达晚点2 min。可见在场景2中，模型能够正确处理动车组接续、股道冲突与进路交叉抵触，生成切实可行、便于调度员直接下达的列车运行阶段计划，逐步缩小列车晚点波及范围，使列车恢复按图运行状态。

图4 场景2列车运行自动调整模型输出结果

3）场景3实例输出结果

求解得出场景3的列车运行阶段计划如图5所示。由图5可知：G8816次始发晚点15 min，导致其在昌平站越行G2424次列车；受其影响，G2424次列车于昌平站及后续车站晚点2 min；动车组最小接续时间为18 min，这导致与G8816接续的下行G8817次列车始发晚点9 min，G8817次通过缩短在清河站的停站时间追回1 min的晚点时间，在清河站发车时晚点8 min；G8817次在下花园北站又与G2431次发生交叉进路抵触，导致前者于下花园北站及后续各站晚点9 min；G4169次受G8817次晚点影响，于东花园北晚点1 min，后于怀来站恢复正点。可见在场景3中，模型能够正确处理动车组接续与进路交叉抵触，生成切实可行、便于调度员直接下达的列车运行阶段计划，逐步缩小列车晚点波及范围，使列车恢复按图运行状态。

图5 场景3列车运行自动调整模型输出结果

3.3 实例调整结果

以上3个干扰场景都表明：单次列车晚点不仅会影响运行图中的后续列车，还往往因交叉进路、股道运用及动车组接续等原因波及若干其他列车。

通过模型针对3个干扰场景生成的列车运行阶段计划可以看出：模型能准确处理各种场景下的列车运行偏离，生成切实可行的列车运行阶段计划，便于调度员直接下达；模型生成的列车运行阶段计划能有效消解交叉进路抵触、股道运用冲突及动车组接续等冲突，在兼顾旅客换乘考虑的同时，缩小列车晚点波及范围，控制晚点传播。

4 结论与展望

（1）在详细分析部分现有列车运行调整理论研究中存在局限的基础上，提出建立列车运行自动调整模型应考虑的4个关键问题：部分非运行图信息、动车组接续、交叉进路抵触及股道-线别连通性。

（2）结合智能CTC系统技术标准，引入事件-活动网络的概念，基于关键问题构造模型约束条件，以提升旅客满意度为导向，基于多目标优化的思想建立目标函数，构建可满足智能化应用的列车运行自动调整规划模型。

（3）将模型引入开发中的智能CTC系统，通过京张高铁3个列车运行调整实际场景，表明运用该模型可形成现场切实可行的列车运行阶段计划。模型生成的列车运行阶段计划能有效消解交叉进路抵触、股道运用冲突及动车组接续等冲突，在兼顾旅客换乘考虑的同时，缩小列车晚点波及范围，控制晚点传播。

（4）该模型为列车运行自动调整在高速铁路智能调度系统中的实际应用提供了理论与应用技术支撑。待铁路客票信息专用接口实现后，可使用实际运营客票数据，对模型展开更为深入的评估与应用。随着包含该模型的智能CTC系统逐步部署于中国高速铁路网各条线路，之后还可根据现场使用经验，进一步优化模型的参数取值，并结合实践中可能出现的新问题、新需求与未来相关技术标准的更新，继续拓展更新建模关键问题，更新模型的约束条件或目标函数。