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基于客流数据和强化学习的综合客运交通枢纽客流疏散方法 

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摘要:本发明公开一种基于客流数据和强化学习的综合客运交通枢纽客流疏散方法,包括:采集某站点实时状态数据并进行数据预处理;将综合客运交通枢纽客流疏散问题描述为马尔可夫博弈过程;包括定义全局状态空间、定义局部状态空间、定义动作空间和设置奖励函数;构建交通枢纽客流疏散模型,所述交通枢纽客流疏散模型由Actor网络和Critic网络组成;在交通枢纽客流疏散模型中引入异步动作协同机制并通过训练得到稳定的交通枢纽客流疏散模型;基于稳定的交通枢纽客流疏散模型实现对站点A的客流疏散。本发明方法具有灵活性和智能化特点,能够有效应对客流高峰时段的挑战,提升交通枢纽的运行效率和乘客出行体验。

主权项:1.一种基于客流数据和强化学习的综合客运交通枢纽客流疏散方法,针对某一站点A,其特征在于,包括:S1.采集站点A的实时状态数据并进行数据预处理,实时状态数据包括实时客流量数据、相关站点数据和相关智能体数据,所述智能体包括公交车和地铁;S2.将综合客运交通枢纽客流疏散问题描述为马尔可夫博弈过程;包括定义全局状态空间、定义局部状态空间、定义动作空间和设置奖励函数;所述全局状态空间包括乘客状态、相关站点状态和相关智能体运行状态;局部状态空间包括站点乘客拥挤度、当前发车时间间隔和其剩余运力;动作空间定义为一个连续的范围[0,1]与最大发车时间间隔的乘积;S3.构建交通枢纽客流疏散模型,所述交通枢纽客流疏散模型由Actor网络和Critic网络组成;S4.在交通枢纽客流疏散模型中引入异步动作协同机制并通过训练得到稳定的交通枢纽客流疏散模型;S5.基于稳定的交通枢纽客流疏散模型实现对站点A的客流疏散。

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