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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开一种自动驾驶出租车的路径规划和充放电协调优化方法，涉及智慧城市交通系统领域，本发明方法利用强化学习将预估的未来价值结合到实时调度中，以最大化车队的长期运营收益，所述包括：获取智能体相关数据，系统利用历史订单时空分布和分时电价的信息进行离线预训练，建立基于神经网络的车辆状态价值预测模型，将状态S通过神经网络拟合出车辆状态值函数；枚举每辆“可调度”车辆所有动作，计算车辆‑动作对的价值；结合分时电价的峰谷特征和电动汽车入网V2G技术进行充放电；基于当前状态和预测的未来价值做出实时调度决策。本发明考虑了乘客等待时间偏好，结合了V2G充放电技术以降低能耗成本，提高乘客匹配服务率并增加了运营总收益。
主权项：1.一种自动驾驶出租车的路径规划和充放电协调优化方法，其特征在于，系统利用历 史订单的时空分布（当前位置、是否空车和行驶目的地等）和分时电价的信息进行离线预训 练，建立基于神经网络的车辆状态价值预测模型，所述模型的输入变量是模型构建中的状 态向量S，表示为，其中是当车辆状态变为“可调度”时所需要的 时间，是当车辆状态变为“可调度”时的剩余电量百分比，是当车辆状态变为“可调 度”时所在的路网位置，是车辆从当前位置到最近的充电站的距离，是每天的时 间步，是日期时间步，将状态S通过神经网络拟合出车辆状态值函数，然后通过双 神经网络和经验池的方式获得算法收敛； 使用车辆状态值函数来衡量车辆时空状态的未来价值，它代表了车辆在状 态下到运营结束时间的预估累积收益，其中表示车辆执行动作后到达的状态，动作空 间表示在时间步所有可行的动作集合（）,包括智能体停留，转移，充电 ，放电，匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种自动驾驶出租车的路径规划和充放电协调优化方法
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