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基于机器学习的地铁行人流在线优化控制研究
1
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。
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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
原文传递
题名
基于机器学习的地铁行人流在线优化控制研究
1
作者
史佳洁
杨鹏
皮雁南
机构
天津理工大学
北京市地铁运营有限公司地铁运营技术研发中心
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期386-395,共10页
基金
中央高校基本科研业务费(2019JBM032)。
文摘
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。
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
Keywords
deep reinforcement learning
pedestrian flow control
scheduling strategy in subway station
online simulation
real-time optimization
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的地铁行人流在线优化控制研究
史佳洁
杨鹏
皮雁南
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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