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摘要：本发明涉及铁路知识培训技术领域，涉及一种铁路中间站知识培训方法及系统，所述方法包括获取第一信息，所述第一信息包括铁路中间站相关培训知识；根据第一信息生成第一培训方式信息，第一培训方式信息包括利用文本数据对待培训人员进行培训；根据第一信息生成第二培训方式信息，第二培训方式信息包括利用视频数据对待培训人员进行培训；根据第一培训方式生成第一列车运行图，根据第二培训方式生成第二列车运行图，第一列车运行图和第二列车运行图为同一待培训人员所绘制；根据第一列车运行图和第二列车运行图判断待培训人员所需的学习方式，本发明通过生成多种培训方式供待培训人员培训，以便待培训人员选取适合的方式学习，提高学习效率。

主权项：1.一种铁路中间站知识培训方法，其特征在于，包括：获取第一信息，所述第一信息包括铁路中间站相关培训知识；根据所述第一信息生成第一培训方式信息，所述第一培训方式信息包括利用文本数据对待培训人员进行培训；根据所述第一信息生成第二培训方式信息，所述第二培训方式信息包括利用视频数据对待培训人员进行培训；根据所述第一培训方式生成第一列车运行图，根据所述第二培训方式生成第二列车运行图，所述第一列车运行图和所述第二列车运行图为同一待培训人员所绘制；根据所述第一列车运行图和所述第二列车运行图判断待培训人员所需的学习方式；其中，根据所述第一列车运行图和所述第二列车运行图判断待培训人员所需的学习方式，包括：根据所述第一列车运行图确定第一运行信息，所述第一运行信息包括第一列车运行图的运行效率；根据所述第二列车运行图确定第二运行信息，所述第二运行信息包括第二列车运行图的运行效率；根据所述第一运行信息和所述第二运行信息判断所述待培训人员所需的学习方式；其中，根据所述第一列车运行图和所述第二列车运行图判断待培训人员所需的学习方式之后，还包括：获取列车运行图的优化数学模型；根据所述列车运行图的优化数学模型建立时空网格世界模型；利用所述时空网格世界模型进行仿真得到矩阵图；根据所述矩阵图和预设的马尔科夫奖励过程模型构建智能体的训练环境，并利用所述训练环境对智能体进行训练，得到训练后的智能体；根据所述训练后的智能体与所述时空网格世界模型进行交互，得到优化后的列车运行图；将所述优化后的列车运行图和所述第一列车运行图进行对比，得到对比结果；根据所述对比结果对所述待培训人员进行培训；其中，获取列车运行图的优化数学模型，包括：获取预设的目标函数，所述目标函数用于列车最优的区间占用时间；建立区间运行时间约束、停站时间约束，得到约束条件；根据所述约束条件对所述预设的目标函数进行优化，得到列车运行图的优化数学模型；其中，所述区间运行时间约束，具体包括： 上式中，L表示列车集合；Si表示列车经过的车站集合； 表示列车i从车站s出发到达下一车站s+1的到达时刻，表示列车i在车站s的出发时刻，表示列车i在s，s+1区间内的纯运行时间，表示列车i在车站s的起车附加时间、 表示列车i在车站s+1的停车附加时间，表示列车i在s，s+1区间内的运行时间冗余；表示列车i在车站s的停站方案，停站取1；表示列车i在车站s+1的停站方案。

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