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基于多智能体增强学习的公交驻站控制方法
被引量：
6
1
作者
陈春晓
陈治亚
陈维亚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第17期8-13,27,共7页
车辆驻站是减少串车现象和改善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。考虑实时公交运营信息的可获得性,研究智能体完全合作环境下公交车辆驻站增强学习控制问题,建立基于多智能体系...
车辆驻站是减少串车现象和改善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。考虑实时公交运营信息的可获得性,研究智能体完全合作环境下公交车辆驻站增强学习控制问题,建立基于多智能体系统的单线公交控制概念模型,描述学习框架下包括智能体状态、动作集、收益函数、协调机制等主要元素,采用hysteretic Q-learning算法求解问题。仿真实验结果表明该方法能有效防止串车现象并保持单线公交服务系统车头时距的均衡性。
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关键词
驻站
多智能体增强学习
多智能
体
系统
控制策略
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职称材料
题名
基于多智能体增强学习的公交驻站控制方法
被引量：
6
1
作者
陈春晓
陈治亚
陈维亚
机构
中南大学交通运输工程学院
西安电子科技大学
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第17期8-13,27,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61203162)
湖南省哲学社会科学基金(No.13YBB153)
湖南省教育厅科学研究项目(No.14C0763)
文摘
车辆驻站是减少串车现象和改善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。考虑实时公交运营信息的可获得性,研究智能体完全合作环境下公交车辆驻站增强学习控制问题,建立基于多智能体系统的单线公交控制概念模型,描述学习框架下包括智能体状态、动作集、收益函数、协调机制等主要元素,采用hysteretic Q-learning算法求解问题。仿真实验结果表明该方法能有效防止串车现象并保持单线公交服务系统车头时距的均衡性。
关键词
驻站
多智能体增强学习
多智能
体
系统
控制策略
Keywords
bus holding
multi-agent reinforcement learning
multi-agent system
control strategy
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多智能体增强学习的公交驻站控制方法
陈春晓
陈治亚
陈维亚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
6
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