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基于Q-learning的定制公交跨区域路径规划研究
被引量：
8
1
作者
彭理群
罗明波
+1 位作者
卢赫
柏跃龙
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期104-110,共7页
考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求,结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点,提出一种跨区域定制公交的搭乘方案.通过改进的Q-learning模型对公交线路进行优化,为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务.通过综合路段...
考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求,结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点,提出一种跨区域定制公交的搭乘方案.通过改进的Q-learning模型对公交线路进行优化,为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务.通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置,设定了Q-learning强化学习的奖惩函数,提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间.结果表明,所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间,有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率.
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关键词
城市交通
公交线路规划
强化学习
定制公交
跨
区域
通行
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职称材料
题名
基于Q-learning的定制公交跨区域路径规划研究
被引量：
8
1
作者
彭理群
罗明波
卢赫
柏跃龙
机构
华东交通大学交通运输与物流学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期104-110,共7页
基金
国家自然科学基金(61703160,51605350)~~
文摘
考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求,结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点,提出一种跨区域定制公交的搭乘方案.通过改进的Q-learning模型对公交线路进行优化,为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务.通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置,设定了Q-learning强化学习的奖惩函数,提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间.结果表明,所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间,有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率.
关键词
城市交通
公交线路规划
强化学习
定制公交
跨
区域
通行
Keywords
traffic engineering
bus route planning
reinforcement learning
custom bus
cross-regional travel
分类号
U491.1+7 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Q-learning的定制公交跨区域路径规划研究
彭理群
罗明波
卢赫
柏跃龙
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2020
8
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