公交串车防治：基于近似动态规划与Q学习算法

"防治公交串车的近似动态规划法" 本文是关于智能交通领域中针对公交串车问题的研究，提出了运用近似动态规划法来防治公交串车现象。公交串车，即多辆公交车在同一路段上连续聚集，是公共交通系统运行效率低下的一种表现。为解决这一问题，作者构建了一个公交线路运行的近似动态规划模型，该模型能够适应公交线路的动态变化，实现对公交线路的自适应控制。 近似动态规划（Approximate Dynamic Programming, ADP）是一种处理复杂动态系统的优化方法，它通过简化和近似原问题来降低计算复杂度。在本文中，ADP被用来求解最优的公交线路控制策略。具体而言，作者运用Q学习算法和人工神经网络近似的方法，以系统状态为基础，计算出站点滞留时间的状态价值函数。Q学习是一种强化学习算法，它通过与环境的交互学习最优策略，而人工神经网络则用于近似复杂的非线性函数，帮助计算价值函数。 通过这种防治策略，不仅可以详细模拟公交线路的实际运行情况，还能结合在线和离线数据进行实时的策略优化调整。数值分析结果表明，采用这种方法可以有效地防止公交串车的发生，并且能显著减少公交车之间的头时距波动，提高公交服务的稳定性和可靠性。 该研究得到了上海市自然科学基金和上海理工大学的支持，作者何胜学是一位专注于交通控制和交通网络建模的副教授。该研究对于提升城市公交系统的运行效率，改善乘客出行体验具有重要意义，同时也为智能交通领域的理论研究和实际应用提供了新的思路和方法。