公开(公告)号：CN119671185A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411821115.7

申请日：2024-12-11

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 何召锋 ,  刘英卓 ,  刘硕迪 ,  项刘宇 ,  杨耀东 ,  张俊格

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/20

Abstract: 本公开提供了多线路车辆智能排班方法及系统、设备、存储介质，属于智能车辆调度技术领域，该方法包括：构建特征提取网络，特征提取网络用于提取第一信息的特征向量。构建车辆选择网络，车辆选择网络用于选择车辆进行排班。构建模拟环境，模拟环境用于模拟车辆的运行信息。基于特征提取网络和车辆选择网络构建智能体。基于模拟环境生成第一信息，基于第一信息和奖励函数对智能体进行训练得到强化学习智能体，其中，第一信息为模拟车辆的历史运行信息，奖励函数为第一信息对应的奖励值计算函数，将第二信息输入到强化学习智能体中得到目标排班方案，第二信息为多线路车辆信息。本公开提供的多线路车辆智能排班方法及系统、设备、存储介质能够提高对复杂车辆排班问题的应对能力。

公开(公告)号：CN114819617A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210431112.7

申请日：2022-04-22

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 左兴权 ,  刘英卓 ,  黄海 ,  艾冠群

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的公交车辆排班方法，属于公交车辆排班领域，具体为：首先、将某条公交线路的车辆排班问题建模为马尔可夫决策过程，其中包括状态，动作、奖励三个要素。将发车时刻表中每个时刻点作为一个决策点，利用强化学习智能体选取当前可用车辆从该时刻点发出，从而覆盖该时刻点。构建公交车辆排班的仿真环境，通过智能体与仿真环境的交互，利用强化学习算法获得智能体的最优策略。然后，利用智能体对发车时刻表中每个时刻点按时间顺序逐点决策，由此得到公交车排班方案。本发明提供了一种公交车辆的在线调度方法，在发生交通拥堵，交通事故等不确定事件的情况下，能保证全部覆盖发车时刻表，且所用车辆数目少。

公开(公告)号：CN114819617B

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202210431112.7

申请日：2022-04-22

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 左兴权 ,  刘英卓 ,  黄海 ,  艾冠群

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的公交车辆排班方法，属于公交车辆排班领域，具体为：首先、将某条公交线路的车辆排班问题建模为马尔可夫决策过程，其中包括状态，动作、奖励三个要素。将发车时刻表中每个时刻点作为一个决策点，利用强化学习智能体选取当前可用车辆从该时刻点发出，从而覆盖该时刻点。构建公交车辆排班的仿真环境，通过智能体与仿真环境的交互，利用强化学习算法获得智能体的最优策略。然后，利用智能体对发车时刻表中每个时刻点按时间顺序逐点决策，由此得到公交车排班方案。本发明提供了一种公交车辆的在线调度方法，在发生交通拥堵，交通事故等不确定事件的情况下，能保证全部覆盖发车时刻表，且所用车辆数目少。