基于深度強化學習的城市公共交通票價優(yōu)化模型構建

摘 要：本文介紹了一種基于深度強化學習的城市公共交通票價優(yōu)化模型，構建該模型的目的在于提高城市交通系統(tǒng)的效率和服務質量。首先，分析了該模型的基本假設和建立過程。其次，探討了使用DQN方法對模型進行訓練和優(yōu)化的過程，最后，該文展示了持續(xù)監(jiān)測系統(tǒng)性能、乘客數(shù)量、收入和交通擁堵情況等票價模型的優(yōu)化結果，以期為城市公共交通系統(tǒng)的管理和改進提供一種前瞻性方法。

關鍵詞：深度強化學習；城市公交；票價優(yōu)化模型

中圖分類號：U-9 " " " " " " " 文獻標志碼：A

隨著城市化的快速發(fā)展，公共交通成為減少城市交通擁堵、減少污染、提高居民生活質量的關鍵組成部分[1]。而公共交通票價策略是管理城市公共交通系統(tǒng)的關鍵因素之一，合理的票價策略不僅可以吸引更多乘客乘坐公共交通，還可以提高運營效益，減少擁堵，降低碳排放。基于此背景，深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL）應運而生。DRL結合深度學習和強化學習的技術，能夠使系統(tǒng)在與環(huán)境的互動中學習并適應最佳策略。本文的目標是開發(fā)一種基于DRL的城市公共交通票價優(yōu)化模型，該文將詳細介紹基于深度強化學習的城市公共交通票價優(yōu)化模型的構建和訓練過程，通過模擬和學習，使模型能夠自主決策最佳票價策略，有望為城市交通管理者提供一個靈活、自適應的工具，以優(yōu)化票價策略，提高乘客體驗，降低交通擁堵，并最大化運營收益。

1 城市公共交通票價優(yōu)化模型

1.1 基本假設模型