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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本发明提出基于大小交路、快慢车越行工况的马尔可夫决策过程模型的深度强化学习求解方法。所述方法通过分析地铁列车调度过程中的多种工况和运行数据，建立马尔可夫决策过程模型，优化列车运行方案。进而通过实时运营数据的分析与深度强化学习算法的应用，实现列车调度的智能优化，提高地铁系统的运营效率和服务质量。
主权项：1.一种基于大小交路、快慢车越行工况的马尔可夫决策过程模型的深度强化学习求解方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一、建立综合大小交路、快慢车越行工况的马尔可夫决策过程模型，其中列车的到站时间、离站时间和站台乘客数为输入，发车类型、发车间隔、快车不停位置、交路站位置和越行站位置为输出，状态变量和动作变量共同描述了列车的运行情况，状态转移函数刻画了列车从一个状态到另一个状态的过程；步骤二、构建模型相应的深度强化学习算法并进行求解，将马尔可夫决策过程模型中生成的状态、动作和奖励储存为训练数据，通过DQN算法学习状态-动作对的最优Q值，最终生成最优调度策略；定义奖励函数以最小化总成本，并在每一步训练中，根据当前状态和动作获得的奖励及下一状态的最大Q值来更新Q值函数，通过不断迭代优化，训练得到的策略能够在复杂的地铁调度环境中实现高效且鲁棒的决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于大小交路、快慢车越行工况的马尔可夫决策过程模型的深度强化学习求解方法
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