【摘 要】
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在多智能体仿真平台上应用强化学习算法对出行者活动-出行的时间规划与地点选择进行了仿真.由于在模型中引入了道路拥挤程度的实时变化参数,环境能随各智能体的决策动态变化,
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在多智能体仿真平台上应用强化学习算法对出行者活动-出行的时间规划与地点选择进行了仿真.由于在模型中引入了道路拥挤程度的实时变化参数,环境能随各智能体的决策动态变化,体现出多个智能体处于相同环境时决策的相互影响与个体和环境的交互作用.仿真结果表明,基于多智能体交互作用方法得出的出行者个体活动模式,群体交通流量分布与弹性活动地点选择均与实际调查结果相符,二者在交通流量峰值的偏差小于5%,在弹性活动地点选择分布的相关度大于90%。
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