基于强化学习的城轨信息发布策略研究

摘要：

通过信息发布影响乘客选择行为进而改变路网客流分布,是从需求侧缓解拥堵问题的重要手段之一.本文提出基于强化学习的城市轨道交通信息发布策略生成方法,根据路网各区间客流满载率提取系统状态,再根据系统状态在学习器生成由各OD推荐路径组成的信息发布动作,对乘客进行信息发布;通过发布信息后路网系统状态变化,评估获得实施信息发布动作的奖励值.依托城市轨道交通客流分布动态仿真系统,使用Q-learning算法进行训练,获得最优信息发布策略.以实际路网为例进行算例验证,通过对比有无信息发布情景得到,在有信息发布情景下路网客流拥堵情况得到了较大缓解.

关键词：智能交通、信息发布、强化学习、客流诱导、Q-learning

所属期刊栏目：20

分类号：U231(特种铁路)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项基金/Fundamental Research Funds for the Central Universities of Ministry of Education of China2018YJS194

在线出版日期：2020-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：72-78