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针对电梯群控系统,建立基于平均报酬强化学习的优化调度模型。采用R-learning的平均报酬强化学习求解算法,在分析电梯群组调度问题特点的基础上,利用径向基函数神经网络解决行为值函数的存储与泛化问题,并结合电梯群组虚拟仿真环境进行验证。通过与两种典型的电梯群组调度算法进行比较,展示了平均报酬强化学习算法在处理具有吸收目标状态的大规模随机序贯决策问题的有效性及可行性。