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申请/专利权人：重庆交通大学
摘要：本发明提供了一种基于Q‑Learning强化学习的模块化公交系统，属于智能公交技术领域，包括服务终端、服务模式、运营调度系统和智能公交，所述的运营调度系统的数据信息通过Q‑Learning算法计算出最佳运营调度，把最佳运营调度的信息反馈给智能公交，两个所述智能公交之间可进行电力输送，采用粒子群算法对于每个智能公交求解出最佳充电位置；采用以上算法后，本发明具有如下优点：本发明通过Q‑learning，改进Q‑learning算法使其成为可以快速定制上门接送所有乘客的专属路线，提高公交出行方式的影响力。根据乘客实时的动态请求优化生成不同的线路，为乘客提供高效合理的出行服务。
主权项：1.一种基于Q-Learning强化学习的模块化公交系统，其特征在于，包括服务终端、服务模式、运营调度系统和智能公交，所述的运营调度系统的数据信息通过Q-Learning算法计算出最佳运营调度，把最佳运营调度的信息反馈给智能公交；所述Q-Learning算法计算公式1为：Qs,ai＝Qs,ai-1+α[Rs,a,s′+γ×maxa′Qs′,a′-Qs,ai–1]1同时设置奖励和惩罚函数，所述奖励和惩罚函数的计算公式2为：RS,A,s′＝-φ·T+θ·N2两个所述智能公交之间可进行电力输送，采用蒙特卡洛法建立一个预测模型，将智能公交的行驶路线和电量剩余输入模型，让其作为驱动预测的自变量和要确定的因变量，然后将自变量制定概率分布；采用粒子群算法对于每个智能公交求解出最佳充电位置；所述采用粒子群算法计算公式34为：
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆交通大学 一种基于Q-Learning强化学习的模块化公交系统
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