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摘要：本发明提出了一种基于informer多智能体强化学习的复杂场景电动汽车充电引导方法，方法步骤包括：S1：综合获取电动汽车‑充电站‑交通道路交互信息；S2：基于电动汽车‑充电站‑交通道路交互信息，构建电动汽车引导多目标优化函数；S3：以充电站为智能体，将电动汽车引导多目标优化函数建立为马尔可夫决策问题，构建多智能体强化学习电动汽车充电引导框架；S4：基于多智能体强化学习电动汽车充电引导框架设计基于informer网络的行动者‑评论家算法，并通过最小化损失对行动者‑评论家算法更新；S5：计算智能体的优势函数，限制行动者‑评论家算法的更新幅度。本发明方法充分考虑了复杂场景下的信息交互，实现高效实时在线的电动汽车充电引导。
主权项：1.一种基于informer多智能体强化学习的复杂场景电动汽车充电引导方法，其特征在于，其步骤包括：S1：综合获取电动汽车-充电站-交通道路交互信息；S2：基于电动汽车-充电站-交通道路交互信息，构建电动汽车引导多目标优化函数；S3：以充电站为智能体，将电动汽车引导多目标优化函数建立为马尔可夫决策问题，构建多智能体强化学习电动汽车充电引导框架；S4：基于多智能体强化学习电动汽车充电引导框架设计基于informer网络的行动者-评论家算法，并通过最小化损失值对行动者-评论家算法更新；S5：计算智能体的优势函数限制行动者-评论家算法的更新幅度，得到复杂场景电动汽车充电引导策略。
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百度查询： 河南大学 一种基于informer多智能体强化学习的复杂场景电动汽车充电引导方法
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