[发明专利]一种基于强化学习的公交车辆排班方法在审

专利信息
申请号: 202210431112.7 申请日: 2022-04-22
公开(公告)号: CN114819617A 公开(公告)日: 2022-07-29
发明(设计)人: 左兴权;刘英卓;黄海;艾冠群 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/30
代理公司: 北京永创新实专利事务所 11121 代理人: 易卜
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于强化学习的公交车辆排班方法,属于公交车辆排班领域,具体为:首先、将某条公交线路的车辆排班问题建模为马尔可夫决策过程,其中包括状态,动作、奖励三个要素。将发车时刻表中每个时刻点作为一个决策点,利用强化学习智能体选取当前可用车辆从该时刻点发出,从而覆盖该时刻点。构建公交车辆排班的仿真环境,通过智能体与仿真环境的交互,利用强化学习算法获得智能体的最优策略。然后,利用智能体对发车时刻表中每个时刻点按时间顺序逐点决策,由此得到公交车排班方案。本发明提供了一种公交车辆的在线调度方法,在发生交通拥堵,交通事故等不确定事件的情况下,能保证全部覆盖发车时刻表,且所用车辆数目少。
搜索关键词: 一种 基于 强化 学习 公交 车辆 排班 方法
【主权项】:
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