关于车位分配的智能体强化学习算法探讨

杨磊; 田晨楠

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停车难问题主要体现在停车资源时空分配不合理——现有的停车场管理中缺乏动态协调不同停车需求与停车资源的匹配机制,未能合理利用停车设施的时空特性,导致停车资源的浪费。在此背景下,通过将停车资源分配问题转换为马尔科夫决策过程,提出一种多智能体深度强化学习算法来对停车场内的差异化停车资源进行动态化分配,并通过算例证明其效果。

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来源
《建筑技术开发》 |2022年第16期|81-83|共3页
作者
杨磊; 田晨楠;
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作者单位

郑州市市政工程勘测设计研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类车辆停厝;
关键词
停车资源分配; 马尔科夫性质; 深度强化学习;

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