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摘要:
车辆驻站是提高常规公交服务可靠性的常用且有效控制策略,其执行过程需要在随机交互的系统环境中进行动态决策。本文考虑实时公交运营信息的可获得性,以马尔可夫决策过程为理论基础,建立了常规公交驻站控制的多智能体马尔可夫决策模型。模型从多智能体、状态、动作、状态转移函数、收益五方面描述了单线公交服务系统驻站控制结构;从全局优化的角度,以乘客车上和在站候车总成本最小化为优化目标,采用改进策略迭代算法寻求有限阶段车辆驻站控制的最优策略。数值仿真验证了模型和算法的有效性。
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基于多智能体增强学习的公交驻站控制方法
驻站
多智能体增强学习
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文献信息
篇名 多智能体马尔可夫决策在公交驻站控制中的应用
来源期刊 湖南铁路科技职业技术学院学报 学科 交通运输
关键词 智能公交 服务可靠性 驻站控制 多智能体 马尔可夫决策过程
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 54-58
页数 5页 分类号 U491.1
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1 陈春晓 湖南铁路科技职业技术学院运输管理学院 8 30 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
智能公交
服务可靠性
驻站控制
多智能体
马尔可夫决策过程
研究起点
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研究分支
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相关学者/机构
期刊影响力
湖南铁路科技职业技术学院学报
半年刊
中国·湖南·株洲
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