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基于机器学习的地铁行人流在线优化控制研究
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作者 史佳洁 杨鹏 皮雁南 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期386-395,共10页
为了实现高峰期地铁站行人流管控的在线优化,设计了基于机器学习的地铁站行人流管控算法框架。以某地铁车站早高峰的行人流管控流程为研究对象,利用Agent技术搭建地铁站行人流管控仿真模型。多次运行仿真模型可以获得深度学习网络的训... 为了实现高峰期地铁站行人流管控的在线优化,设计了基于机器学习的地铁站行人流管控算法框架。以某地铁车站早高峰的行人流管控流程为研究对象,利用Agent技术搭建地铁站行人流管控仿真模型。多次运行仿真模型可以获得深度学习网络的训练数据。通过对网络进行充分训练,得到优化调度策略。将网络接入地铁站行人流实时运行数据,实现实时优化管控。仿真实验表明:引入的深度强化学习框架可以实现在线优化,调度结果优于传统方法。 展开更多
关键词 深度强化学习 行人流管控 地铁站调度策略 在线仿真 实时优化
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