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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于多智能体强化学习的轨道饱和客流控制方法，包括以下步骤：根据对站厅、站台和列车三部分的动态特性描述，构建轨道交通客流控制环境；构建考虑全局信息和局部信息的分布式多智能体强化学习客流控制框架；获取车站客流数据输入所述轨道交通客流控制环境，通过多智能体强化学习与所述轨道交通客流控制环境交互，采集数据并训练，最终获得多线路协同客流控制模型；基于所述多线路协同客流控制模型，根据当前的客流情况和状态做出最优的控制决策，以实现轨道交通系统的饱和客流控制。该方法在提高运行效率的同时，还有助于提升轨道交通系统的安全性和公平性。
主权项：1.一种基于多智能体强化学习的轨道饱和客流控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、根据对站厅、站台和列车三部分的动态特性描述，构建轨道交通客流控制环境；步骤二、构建考虑全局信息和局部信息的分布式多智能体强化学习客流控制框架；所述全局信息包括：所有各个站厅和站台的滞留乘客；所述局部信息包括：每个站点中站厅和站台的观测量，包括站厅滞留乘客、站台滞留乘客和临近列车容量以及所处的时间段；步骤三、获取车站客流数据输入所述轨道交通客流控制环境，通过多智能体强化学习与所述轨道交通客流控制环境交互，采集数据并训练，最终获得多线路协同客流控制模型；步骤四、基于所述多线路协同客流控制模型，根据当前的客流情况和状态做出最优的控制决策，以实现轨道交通系统的饱和客流控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于多智能体强化学习的轨道饱和客流控制方法
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