轻轨系统智能调度优化

21/26轻轨系统智能调度优化第一部分轻轨系统智能调度概述 2第二部分实时客流预测与调度优化 4第三部分基于多维度数据的实时决策支持 7第四部分车辆运行控制与能量管理 9第五部分故障应急响应机制优化 12第六部分调度决策算法的性能评估 15第七部分调度系统与其他子系统的协同优化 17第八部分轻轨系统智能调度的未来展望 21

第一部分轻轨系统智能调度概述关键词关键要点【轻轨系统智能调度概述】

主题名称：实时数据采集与处理

1.利用传感器、摄像头、RFID等设备，实时采集列车位置、载客量、信号状态等数据。

2.采用先进的数据融合算法，将异构数据源的实时数据融合处理，形成全面的系统运行状态视图。

3.实时分析和处理采集到的数据，为后续调度决策提供准确可靠的基础信息。

主题名称：交通预测与建模

轻轨系统智能调度概述

1.智能调度的概念

智能调度是一种先进的决策支持系统，它利用实时数据和优化算法来优化轻轨系统的运营，提高效率、可靠性和乘客满意度。

2.智能调度系统的组成

智能调度系统通常由以下组件组成：

*数据采集系统：收集实时运营数据，如列车位置、速度、乘客流量等。

*中央控制系统：处理数据、执行调度决策并向列车和车站发送指令。

*优化引擎：根据运营目标（如最小化等待时间、最大化运力等）优化调度策略。

*人机界面：允许调度员监视系统、手动干预调度决策和响应异常情况。

3.智能调度的目标

智能调度的目标包括：

*最大化运力：提高列车通行能力，减少乘客等待时间。

*优化列车间隔：确保列车在各区间均匀分布，减少拥堵。

*缩短旅行时间：通过优化列车路径和优先级，减少乘客的总体旅行时间。

*提高可靠性：检测和响应异常情况，例如延误、故障和拥堵，以最大限度地减少对服务的干扰。

*优化能源使用：管理列车加速和制动，以减少能源消耗。

4.智能调度算法

智能调度算法利用各种优化技术来生成调度决策，包括：

*线性规划：解决约束条件下的优化问题，例如最大化运力或最小化列车冲突。

*启发式算法：使用基于规则或经验的算法来找到近似最优解。

*动态规划：将问题分解成更小的子问题并逐步求解，以找到最优路径和间隔。

*强化学习：通过与系统交互和接收奖励来学习最佳调度策略。

5.智能调度的应用

智能调度系统已在世界各地广泛应用，例如：

*上海磁悬浮列车

*香港轻铁

*多伦多地铁

*伦敦地铁

这些应用表明，智能调度可以显著提高轻轨系统的效率和服务质量。

6.智能调度的发展趋势

随着技术的不断发展，智能调度的未来趋势包括：

*自主调度：减少对人工干预的依赖，实现完全自动化的调度决策。

*数据驱动的调度：使用大数据和机器学习算法来定制调度策略并优化乘客体验。

*仿真和建模：利用仿真和建模来测试调度策略并预测系统性能。

*多模式调度：整合轻轨系统与其他交通方式（如公共汽车、地铁），以实现无缝的多模式出行。

总体而言，智能调度是轻轨系统运营优化不可或缺的一部分。随着技术的发展，智能调度系统将继续提高效率、可靠性和乘客满意度，为乘客提供更好的出行体验。第二部分实时客流预测与调度优化关键词关键要点基于大数据的实时客流预测

1.采用多源异构数据融合，构建海量客流数据集，提高数据广度和深度。

2.融合机器学习和深度学习算法，建立客流预测模型，实时预测车站和线路客流。

3.利用云计算和分布式存储技术，实现大规模数据处理和模型训练，保证预测效率。

基于时空信息的调度优化

1.建立车辆运行模型和车站服务模型，考虑车辆速度、运力、停站时间等因素。

2.实时采集和处理车辆位置、客流信息，动态调整调度计划，保障车辆准点率和运行效率。

3.采用优化算法，在线解决调度问题，实现车辆资源的合理配置、缩短运行时间。实时客流预测与调度优化

引言

实时客流预测与调度优化是轻轨系统智能调度的重要组成部分，对提高运能、改善乘客出行体验至关重要。本节将详细介绍轻轨系统中实时客流预测与调度优化的方法与技术。

实时客流预测

1.自动票务数据收集

通过自动票务系统（AFC）收集乘客上下车数据，获取车站客流信息。

2.智能卡数据分析

利用智能卡数据分析乘客出行模式，识别出行规律和客流变化趋势。

3.实时图像处理

部署视频监控系统，实时获取车站客流图像，通过图像处理算法提取客流密度。

4.融合多源数据

融合自动票务数据、智能卡数据和实时图像数据，提高客流预测精度。

5.预测模型

采用机器学习或统计建模等方法，建立实时客流预测模型，预测车站及区间客流变化。

调度优化

1.优化目标

确定调度优化目标，如最小化候车时间、拥挤度或列车延误。

2.调度规则

制定调度规则，指导列车运行，例如确定发车间隔、停靠时间和列车编组。

3.优化算法

采用运筹学或优化算法，根据实时客流预测和调度规则优化列车调度计划，例如贪婪算法、模拟退火算法或遗传算法。

4.动态调整

实时监控客流变化和列车运行情况，动态调整调度计划，以适应需求波动。

5.人工干预

在突发事件或预想不到的情况发生时，调度人员可进行人工干预，调整调度计划以保障系统稳定运行。

案例分析

1.城市A轻轨系统

通过实施实时客流预测与调度优化，城市A轻轨系统将平均候车时间缩短了20%，拥挤度降低了15%。

2.城市B地铁系统

采用融合多源数据的实时客流预测模型，城市B地铁系统将列车延误率降低了10%，提高了系统运行效率。

结论

实时客流预测与调度优化是轻轨系统智能调度的重要基石，通过准确预测客流需求并优化列车调度，可以显著提高系统运能、改善乘客出行体验，为城市交通的可持续发展做出贡献。第三部分基于多维度数据的实时决策支持关键词关键要点【多维度数据实时获取与融合】：

1.部署实时数据采集设备和传感器，获取系统状态、客流数据、环境信息等多维度数据。

2.建立高效的数据融合平台，对收集到的数据进行清洗、标准化和关联，形成综合数据视图。

3.运用大数据处理技术，挖掘数据中的规律和趋势，为决策提供依据。

【多场景交通态势分析】：

基于多维度数据的实时决策支持

轻轨系统智能调度优化中，基于多维度数据的实时决策支持至关重要。它涉及收集、处理和分析各种相关数据，以提供操作员及决策者所需的洞察力，从而优化调度决策和提高系统效率。

数据收集

多维度数据包含广泛的信息，从列车位置、行进时间和乘客需求到基础设施状况、天气情况和事件警报。关键数据源包括：

*列车运行数据：实时位置、速度、方向和占用时间

*基础设施数据：信号系统状态、轨道状况和车站可用性

*乘客数据：客流量、需求预测和车站客流

*外部数据：天气、事件警报和交通状况

数据处理

收集的数据需要进行处理，以提取有意义的信息和模式。处理步骤包括：

*数据清洗：删除异常值、纠正错误和标准化格式

*特征工程：创建新的特征，以增强数据的信息性

*数据关联：将不同来源的数据合并并关联起来以获取全面的视图

*数据聚合：根据时间、空间或其他维度对数据进行聚合，以创建更高的抽象级别

数据分析

处理后的数据通过高级分析技术进行分析，以识别模式、趋势和关联。常用的技术包括：

*机器学习：用于预测乘客需求、检测异常和优化调度算法

*运筹优化：用于解决诸如列车调度、车辆分配和行进时间表等优化问题

*时序分析：用于检测时间序列数据中的模式和趋势

*统计建模：用于建模系统行为和识别影响因素

决策支持

分析结果形成决策支持信息，为操作员和决策者提供以下见解：

*预测乘客需求：确定预期客流量和需求激增时间

*优化列车调度：调整行进时间表，以最大限度地利用列车和基础设施，并减少拥堵

*检测异常：识别列车延误、基础设施故障和乘客高峰，以便采取适当的措施

*响应事件：根据事件警报和天气状况提供建议，以缓解干扰并确保乘客安全

*长期规划：洞察系统趋势和需求模式，以便规划基础设施改进和服务扩展

实施

基于多维度数据的实时决策支持系统的实施涉及多个步骤：

*系统集成：集成各种数据源和处理模块

*算法开发：开发和部署机器学习和运筹优化算法

*用户界面设计：创建易于使用的界面，使操作员和决策者能够访问决策支持信息

*性能监控：跟踪系统性能并进行必要的调整以确保最佳操作

好处

基于多维度数据的实时决策支持为轻轨系统提供了以下好处：

*提高调度效率：优化行进时间表，减少延误和拥堵

*提升乘客体验：提供可靠、高效和舒适的出行体验

*降低运营成本：优化车辆分配和行进时间，从而节省成本

*增强安全性：检测异常并提供建议，以最大限度地减少事故和干扰

*支持可持续性：优化运行，以减少能源消耗和碳排放第四部分车辆运行控制与能量管理关键词关键要点车辆运行控制

1.基于实时交通状况和乘客需求，优化车辆分配和发车时刻，以最大程度地提高运营效率。

2.使用传感器和通信技术监测车辆位置和速度，实现对车辆运行的实时控制，确保安全性和准点性。

3.应用人工智能和机器学习算法，预测乘客流量和交通模式，并据此动态调整运行计划。

能量管理

车辆运行控制与能量管理

轻轨车辆运行控制与能量管理旨在优化车辆运行策略，提高系统效率和降低能耗。

1.车辆运行控制

车辆运行控制的主要目标是：

*确保列车安全、平稳运行

*优化列车运行计划，减少班距和等待时间

*降低运营成本，延长车辆使用寿命

1.1车辆跟踪系统

车辆跟踪系统实时监测车辆的位置、速度和加速度。该信息用于：

*预测列车到站时间

*调整列车速度以保持班距

*检测异常情况，如延误或故障

1.2列车调度算法

列车调度算法根据实时交通状况优化列车运行。这些算法考虑以下因素：

*列车需求，包括客流量和班距要求

*轨道网络和信号系统限制

*车辆可用性，包括技术故障和维护计划

1.3速度控制

速度控制系统调节列车速度以满足时间表和节约能源。该系统使用：

*基于位置的速度限制

*节能速度曲线

*再生制动

1.4车门控制

车门控制系统优化乘客上下车过程，减少列车停站时间。该系统使用：

*预开/关门功能

*车门传感器和限位开关

*自动车门管理

2.能量管理

轻轨系统能耗主要来自车辆牵引和制动。能量管理系统旨在：

*降低能耗，最大限度延长车辆续航里程

*利用再生制动能量

*优化充电和放电策略

2.1再生制动

再生制动将制动时的动能转换为电能，并储存或馈送回电网。这显著减少了牵引能耗。

2.2能量储存系统

能量储存系统，如超级电容器和电池组，储存和释放再生能量。这有助于减少高峰时段的电网负荷，并提高系统稳定性。

2.3充电和放电策略

充电和放电策略优化车辆的能量使用。这些策略考虑：

*预期的交通需求

*能源储存容量

*电网可用性和成本

2.4能效监测

能效监测系统跟踪和分析系统能耗。该信息用于：

*识别能耗浪费

*评估节能措施的有效性

*制定持续改进计划

案例研究

H线轻轨系统

H线轻轨系统采用先进的车辆运行控制和能量管理技术，实现了以下改进：

*班距缩短20%

*能耗降低15%

*准点率提高5%

结论

车辆运行控制与能量管理对于优化轻轨系统效率和降低运营成本至关重要。随着技术的进步，这些系统将继续发展以满足不断变化的交通需求和可持续发展目标。第五部分故障应急响应机制优化关键词关键要点自动故障检测与诊断

1.采用实时监测和数据分析技术，实现对轻轨系统设备和部件故障的自动检测和诊断。

2.建立故障知识库，利用机器学习算法分析历史故障数据，提高故障诊断的准确性和效率。

3.开发故障预警机制，及时预测潜在故障，避免故障发生或造成更大损失。

联动协作处置机制

1.建立轻轨系统调度中心与其他相关部门（如维护中心、应急中心）的信息共享和协作机制。

2.优化应急响应流程，明确各部门职责和协作方式，提升应急响应效率。

3.利用信息化平台实现应急信息的实时共享、统一指挥和协同处置。故障应急响应机制优化

引言

轻轨系统故障应急响应机制是确保系统安全、可靠运行的关键环节。优化故障应急响应机制，可有效提高系统抗故障能力，缩短故障修复时间，保障乘客和设备安全。

故障应急响应机制优化内容

1.故障预警与监测

*实时监测关键设备、部件和线路状况，并根据预设阈值设置故障预警机制。

*建立故障知识库，基于历史故障数据进行统计分析，识别高发故障模式并制定预案。

*运用故障预测模型，提前预判故障发生风险并采取预防措施。

2.故障响应流程优化

*明确故障响应职责和分工，建立快速响应机制。

*简化故障响应流程，提高响应效率。

*利用移动通讯和信息管理系统，实现信息共享和实时协同。

3.维修方案优化

*制定针对不同故障模式的标准化维修方案。

*引入故障诊断专家系统，提高故障诊断准确率。

*探索利用远程协助、虚拟现实和增强现实等新技术，提升维修效率。

4.应急资源保障

*建立应急备品备件库，确保维修所需备件及时供应。

*配置移动维修车和应急设备，提高现场维修能力。

*与消防、医疗等应急部门协作，确保应急联动。

5.应急演练和培训

*定期开展应急演练，检验和完善故障应急响应机制。

*加强员工故障应急知识和技能培训，提高应急处置能力。

数据分析与优化评估

1.数据收集与分析

*记录故障发生时间、类型、原因及处理过程。

*分析故障数据，识别故障模式、影响因素和改进方向。

2.优化效果评估

*定期评估故障响应时间、维修质量和乘客满意度等指标。

*根据评估结果，持续改进故障应急响应机制。

实施案例

某城市轻轨系统通过实施以下优化措施，有效提高了故障应急响应效率和质量：

*引入故障预测模型，故障预警率提升30%。

*优化故障响应流程，响应时间缩短15%。

*建立应急备件库，备件供应率达98%。

*加强应急演练，员工故障应急处置能力显著提升。

*定期评估和改进机制，故障处理效率持续优化。

结论

优化轻轨系统故障应急响应机制是保障系统安全、可靠运行的有效途径。通过故障预警、故障响应流程、维修方案、应急资源、应急演练等方面的优化，可以提高故障响应效率，缩短故障修复时间，保障乘客和设备安全，提升轻轨系统整体运行水平。第六部分调度决策算法的性能评估关键词关键要点【仿真建模评估】

1.构建轻轨系统仿真模型，充分考虑列车运行、信号系统、车站运营等要素，模拟真实运行环境。

2.通过大量仿真试验，获取不同调度算法下的运行效率、准点率、旅客满意度等关键绩效指标。

3.分析仿真结果，评估算法的稳定性、鲁棒性和可扩展性，为调度决策算法的选型提供依据。

【历史数据分析】

调度决策算法的性能评估

调度决策算法的性能评估对于轻轨系统优化至关重要，可用于比较和选择不同算法，并量化算法在实际应用中的表现。评估指标包括：

平均列车运行时间

平均列车运行时间衡量列车从始发站到终点站所花费的时间，反映了调度算法的效率。

列车准点率

列车准点率表示按时到达目的地或离开站台的列车比例，衡量了调度算法对列车运行的稳定性。

调度算法的计算时间

调度算法的计算时间反映了算法的实时性，对于无法接受长时间延迟的高频调度尤为重要。

列车利用率

列车利用率衡量列车在运行过程中被占用的时间比例，反映了调度算法的排程效率。

能耗

能耗衡量调度算法控制列车加速、减速和停车的行为，从而影响能量消耗。

乘客拥挤度

乘客拥挤度衡量列车和车站的乘客数量，反映了调度算法对乘客流的管理能力。

评估方法

评估方法包括：

仿真模拟

仿真模拟在虚拟环境中模拟轻轨系统，该方法允许评估不同调度算法在各种操作条件下的性能。

现场测试

现场测试在实际轻轨系统中进行，该方法可提供算法性能的真实数据。

比较基准

为确保评估的公平和可靠，需要建立一组比较基准算法。

数据分析

收集和分析性能数据，使用统计方法比较不同算法的性能。

具体案例

例如，在新加坡轻轨系统中，使用仿真模拟评估了一种基于遗传算法的调度决策算法。仿真结果显示，该算法比传统算法平均减少了列车运行时间5%，提高了列车准点率3%。

结论

调度决策算法的性能评估是轻轨系统优化的重要组成部分，可帮助运营商选择最佳算法以提高系统效率、可靠性和乘客满意度。通过使用适当的评估方法，运营商可以客观地评估算法性能并做出明智的决策。第七部分调度系统与其他子系统的协同优化关键词关键要点【车辆调度与速度优化协同优化】：

1.优化车辆调度算法，根据实时交通状况和乘客需求动态调整车辆运行策略，提升车辆利用率。

2.结合车辆速度控制技术，调节车辆运行速度以适应复杂交通环境，减少因堵塞造成的延误。

3.建立车辆速度与调度策略间的反馈机制，实现系统动态平衡，提高运营效率。

【信号优先与调度协调优化】：

调度系统与其他子系统的协同优化

为了实现轻轨系统高效可靠的调度控制，调度系统需要与其他子系统进行协作和优化，实现信息共享、决策协同与资源分配的协同优化。以下是对调度系统与其他子系统的协同优化内容的详细阐述：

1.调度系统与行车控制系统的协同优化

调度系统通过行车控制系统下达行车指令，实现列车的运行控制。协同优化主要体现在以下方面：

-列车运行计划优化：调度系统根据客流需求、列车编组和线路条件等因素，制定列车运行计划。行车控制系统将计划分解为具体的行车指令，确保列车的准点运行。

-行车调度优化：调度系统根据实时列车运行情况，调整行车调度计划。行车控制系统及时响应调度的指令，动态调整列车的运行速度、停站时间等。

-列车控制优化：调度系统提供列车控制参数，如速度限制、braking距离等。行车控制系统根据这些参数，控制列车的运行，确保安全稳定的运行。

2.调度系统与信号控制系统的协同优化

调度系统与信号控制系统协同，保障列车在不同线路条件下的安全运行。协同优化主要体现在：

-信号开通优化：调度系统根据列车运行计划，向信号控制系统发送信号开通请求。信号控制系统根据线路占用情况，合理安排信号开通，优化信号开通方案，减少列车进站和出发延误。

-信号优先级优化：调度系统定义列车的优先级，并传递给信号控制系统。信号控制系统根据优先级，动态调整信号配时，优先保障重点列车和紧急列车的通行。

-信号故障处理优化：调度系统实时接收信号控制系统发送的故障信息。调度系统根据故障情况，及时调整列车运行计划，并与信号控制系统协同制定故障应急处置方案。

3.调度系统与车辆段管理系统的协同优化

调度系统与车辆段管理系统协作，保障列车的正常运行和检修维护。协同优化主要体现在：

-列车配属优化：调度系统根据列车检修计划和运营需求，向车辆段管理系统提出列车配属要求。车辆段管理系统根据车辆状态和检修资源安排，分配列车，优化列车配属方案。

-列检协调优化：调度系统与车辆段管理系统协商列检时间和地点。调度系统根据运营计划和线路条件，安排列检时间。车辆段管理系统根据列车的检修周期和检修资源，安排列检地点，优化列检协调方案。

-异常处理优化：调度系统接收车辆段管理系统发送的列车异常信息。调度系统根据异常情况，及时调整列车运行计划，并与车辆段管理系统协同制定异常处理方案。

4.调度系统与客流信息系统的协同优化

调度系统与客流信息系统协作，获取客流信息，优化运营策略。协同优化主要体现在：

-客流预测优化：调度系统向客流信息系统获取客流预测数据。调度系统根据客流预测，优化列车编组和运行计划，提高列车的运能。

-客流引导优化：调度系统向客流信息系统发送列车运行信息。客流信息系统根据列车运行信息，发布客流引导信息，引导乘客合理选择候车和乘车位置，优化客流引导方案。

-客流异常处理优化：调度系统接收客流信息系统发送的客流异常信息。调度系统根据客流异常情况，及时调整列车运行计划，并与客流信息系统协同制定客流异常处理方案。

5.调度系统与调度决策支持系统的协同优化

调度系统与调度决策支持系统协作，辅助调度人员做出科学的决策。协同优化主要体现在：

-实时仿真优化：调度决策支持系统根据列车运行计划和线路条件，进行实时仿真。调度系统利用仿真结果，分析不同调度方案的优劣，辅助调度人员选择最优调度方案。

-冲突检测优化：调度决策支持系统检测列车运行计划中的冲突点。调度系统利用冲突检测结果，及时调整列车运行计划，避免列车冲突。

-异常应急优化：调度决策支持系统提供异常应急预案。调度系统在出现异常情况时，调用预案，辅助调度人员快速处理异常。

总之，调度系统与其他子系统的协同优化是实现轻轨系统高效可靠调度控制的关键。通过信息共享、决策协同与资源分配的协同优化，调度系统可以与其他子系统共同提升轻轨系统的整体运营效率和服务水平。第八部分轻轨系统智能调度的未来展望关键词关键要点基于深度学习的调度策略

1.利用深度强化学习等技术，训练智能体在动态交通环境下学习最优调度策略。

2.通过时序数据分析和知识图谱构建，增强智能体的决策能力，提高调度效率和鲁棒性。

3.引入多模式运输协同优化，实现轻轨系统与其他交通方式的无缝衔接。

边缘计算与雾计算技术

1.在轻轨车辆和沿线站点部署边缘计算设备，实现车辆定位、状态监控和实时决策。

2.利用雾计算技术，在沿线站点建立局部数据处理中心，分散计算负载，降低时延。

3.通过边缘和雾计算，提升轻轨系统的实时性和响应能力，保障调度效率。

人工智能辅助决策

1.引入人工智能算法，辅助调度员进行决策，提出可行调度方案。

2.提供故障预测、应急响应等功能，提高调度员的决策效率和安全性。

3.建立人机协同调度机制，发挥人工智能的辅助作用，减轻调度员的工作量。

分布式调度与区块链技术

1.采用分布式调度架构，将调度任务分散到多个调度单元，降低单点故障风险。

2.利用区块链技术，实现调度信息的公开透明和可溯源，增强调度系统的可靠性。

3.通过分布式共识机制，保证各调度单元之间信息的同步和一致性。

云原生架构

1.采用微服务、容器化等云原生技术，提升轻轨调度系统的可扩展性、弹性和可维护性。

2.利用云计算平台的弹性资源管理能力，根据交通需求动态调整调度计算资源。

3.结合物联网技术，实现与调度系统无缝对接，实时收集和处理车辆及基础设施信息。

智能城市协同

1.将轻轨调度系统与智能交通管理系统、城市交通规划系统等互联，实现跨部门协同优化。

2.利用大数据和人工智能技术，建立综合交通信息平台，提供实时交通态势。

3.通过协同调度，提升城市整体交通效率，优化资源配置，降低拥堵和污染。轻轨系统智能调度的未来展望

随着城市化进程的不断推进，轻轨系统作为一种重要的公共交通方式，在解决城市交通拥堵、减少环境污染方面发挥着越来越重要的作用。智能调度系统是轻轨系统安全高效运行的关键，其优化对于提高运营效率、提升乘客出行体验具有至关重要的意义。

一、智能调度系统的演进趋势

未来，轻轨系统智能调度系统将呈现以下演进趋势：

1.云计算和物联网技术的应用

云计算和物联网技术的应用将为轻轨系统智能调度提供强大的数据支撑和计算能力。通过将轻轨系统中的列车运行数据、乘客出行数据、基础设施状态数据等实时收集并上传至云平台，调度系统可以实现对全网运行情况的实时监控和分析，为智能决策提供数据基础。

2.人工智能和机器学习的深入应用

人工智能和机器学习技术的深入应用将增强调度系统的决策能力。通过训练深度学习模型，调度系统可以学习历史运行数据中的规律，预测列车运行时间、乘客需求等信息，并优化列车运行计划和应急措施，提高调度系统的自适应性和鲁棒性。

3.协同化和自动化水平的提升

调度系统的协同化和自动化水平将得到进一步提升。通过与其他交通管理系统的协同，调度系统可以实现跨模式联动，优化公共交通之间的换乘衔接；同时，调度系统将采用自动化决策技术，减少人工干预，提高调度效率和决策质量。

二、智能调度系统的技术创新

未来，轻轨系统智能调度系统的技术创新将主要体现在以下几个方面：

1.列车运行预测模型

列车运行预测模型是智能调度系统的重要组成部分。未来，列车运行预测模型将采用基于大数据和人工智能技术的深度学习算法，更加准确地预测列车运行时间和乘客需求，为调度优化提供可靠的数据基础。

2.实时在线优化算法

实时在线