公开(公告)号：CN116307419A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202210263821.9

申请日：2022-03-17

Applicant: 厦门大学

Inventor： 赖永炫 ,  杨帆 ,  孟戈 ,  徐易凡 ,  宋亮

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092 ,  G06F18/232

Abstract: 本申请实施例提供了一种基于强化学习的公交调度方法，包括以下步骤：S110、初始化路网数据，对所述路网进行区域网格化划分；S120、按照时间段划分轨迹数据，计算不同区域各时段的交通流量；S130、结合实时乘车请求数据，计算并更新所述交通流量；S140、公车行驶至路线终点时，从多个维度获取当前路网状态；S150、基于强化学习神经网络，结合步骤S130获得的更新后的所述交通流量与步骤S140获得的所述路网状态，计算公车驶向不同路线的反馈数据；以及S160、重复步骤S130‑S150，获取强化学习模型参数，并且基于训练好的强化学习模型进行公交调度。通过该方法，可以充分考虑到当前的路网状态和交通流量，有效地利用城市公交资源，提高公交运营效益，缓解城市交通拥堵情况。