Silesian Railways 的 EMU 循环计划：案例研究与量子方法
量子物理
2026-01-21 v2
摘要
我们研究了电动多车组成员(EMU)在区域客运网络上的日常滚动库存循环计划，聚焦于相同 EMU 可在选定路段成对耦合的服务。以波兰 Silesian Railways 区域运营商的运营需求为动机，我们构建了一个在一天时间范围内的无环混合整数线性规划，纳入 depot balance 约束、需求驱动的座位和自行车容量限制（这是区域运营商和当地乘客社区新要求的新方面），以及简单的 crew availability 约束。使用 trip 和单一或耦合 EMU 移动的图-超图表示，我们首先使用经典 ILP 求解器求解。随后我们推导了 Quadratic Unconstrained Binary Optimization(QUBO) 重构，作为量子优化的输入进行评估，分别在 D-Wave Advantage 系统和经典量子灵感 VeloxQ 求解器上求解。针对 Silesian 网络的真实实例进行计算实验，包含最多 404 趟火车和 11 种 EMU 类型，结果表明 ILP 方法可在约 40 分钟内获得高质量的日常循环计划。相比之下，当前量子和量子灵感求解器受限于 QUBO 中项的大数目以及在硬件层面 embedding 限制，只能处理规模较小的子问题（最多 51 和 78 趟火车）。这些结果量化了 QUBO 方法在滚动库存循环中的当前前沿，并指向一种混合决策支持体系结构，其中量子或量子灵感优化器仅解决更广 классical planning 框架中的局部子问题。
引用
@article{arxiv.2512.19340,
title = {EMU circulation planning for Silesian Railways: case study and a quantum approach},
author = {Ewa Kędziera and Wojciech Gamon and Mátyás Koniorczyk and Zakaria Mzaouali and Andrea Galadíková and Krzysztof Domino},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.19340},
year = {2026}
}