基于深度強化學習的城市公共交通票價優化模型構建

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化模型，構建該模型的目的在于提高城市交通系統的效率和服務質量。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化的過程，最后，該文展示了持續監測系統性能、乘客數量、收入和交通擁堵情況等票價模型的優化結果，以期為城市公共交通系統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，能夠使系統在與環境的互動中學習并適應最佳策略。本文的目標是開發一種基于DRL的城市公共交通票價優化模型，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化模型

1.1 基本假設模型