AlphaTrain - AI-baserad styrning av tågtrafik enligt ekonomiska principer
(Förslag på examensarbete i matematik från VTI, VT 2026)
Projektet syftar till att utveckla en AI-agent som lär sig att styra tågtrafik utifrån ekonomiska och operativa mål, utan att förlita sig på fördefinierade regler. Det är en komplex uppgift där det inte finns en enkel formel att använda, varför AI-baserade metoder är lämpliga. Agenten tränas i en simulerad miljö med exempelvis förstärkningsinlärning, där den successivt förbättrar sitt agerande genom interaktion med systemet. Inspiration kan hämtas från exempelvis AlphaZero, som lärde sig komplexa strategispel genom självspelande och belöningsbaserad optimering.
Genom att utforma belöningsfunktionen kan agentens beteende styras mot specifika ekonomiska principer, exempelvis:
- minimering av färdväg eller restid,
- prioritering enligt samhällsekonomiska principer,
- balansering mellan punktlighet och resursutnyttjande.
Projektet lämpar sig för studenter med intresse för AI, simulering, ekonomi och beslutsfattande i komplexa system.
Kort om VTI
VTI, Statens väg- och transportforskningsinstitut, är ett oberoende och internationellt framstående forskningsinstitut inom transportsektorn. Vår huvuduppgift är att bedriva forskning och utveckling kring infrastruktur, trafik och transporter. Vi arbetar för att kunskapen om transportsektorn kontinuerligt ska förbättras och är på så sätt med och bidrar till att uppnå Sveriges transportpolitiska mål. Se mer på vti.se.