【摘 要】
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利用出租车司机经验,提出约束深度强化学习算法(CDRL)在线计算不同时间段内OD间最快路线。首先描述了路段经验数据库(ERSD)的提取;然后介绍了CDRL方法,包括可选择约束路段生
【机 构】
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中山大学智能工程学院广东智能交通系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1611461,11574407);广东省科技计划项目(2016A020223006);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(17lgjc42)
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利用出租车司机经验,提出约束深度强化学习算法(CDRL)在线计算不同时间段内OD间最快路线。首先描述了路段经验数据库(ERSD)的提取;然后介绍了CDRL方法,包括可选择约束路段生成和深度Q-lear-ning算法两个阶段,在第一阶段,生成OD(起终点)间可选择约束路段,在第二阶段,设计深度Q-learning算法学习出租车司机的经验,并根据他们的出发时间计算给定OD间的最快路线;最后在广州CBD进行了应用实验。结果表明,CDRL方法计算在旅行时间上优于最短路径(SR)方法,且与最快路径(FR)方法计算路
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