【摘 要】
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考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求,结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点,提出一种跨区域定制公交的搭乘方案.通过改进的Q-learning模型对公交线路进行优
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703160,51605350)~~
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考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求,结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点,提出一种跨区域定制公交的搭乘方案.通过改进的Q-learning模型对公交线路进行优化,为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务.通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置,设定了Q-learning强化学习的奖惩函数,提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间.结果表明,所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间,有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率.
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