基于强化学习的限行政策下双模式出发时间选择仿真研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于强化学习的限行政策下双模式出发时间选择仿真研究</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：2.1MB</p>
<p>总页数：11页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于强化学习的限行政策下双模式出发时间选择仿真研究》探讨了在城市交通限行政策背景下，如何通过强化学习方法优化出行者的选择行为。该研究聚焦于双模式出行（如公交与私家车）的出发时间决策问题，构建了一个仿真模型来分析不同限行政策对出行方式和时间分配的影响。研究结果表明，引入强化学习算法能够有效提升出行效率，减少交通拥堵，并为政策制定者提供科学依据。文章结合实际数据进行仿真实验，验证了模型的有效性和实用性，为智能交通系统的发展提供了新的思路。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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