Nov, 2022

拓展共享电动交通系统的车队再平衡：一种多智能体深度强化学习方法

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TL;DR本文分析了真实的共享电动出行系统的运营模式、使用模式及扩张动态，并以此为基础，利用多智能体强化学习建立了一个高保真度的电动出行共享仿真器，在此基础上提出了一种新的基于动态优化的级联策略的解法，显著提高了系统对于未来需求的满足度和增加收益。
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发现论文，激发创造
  • 自主按需出行系统的稳健电动车平衡：一种多智能体强化学习方法

    设计一种基于多智能体强化学习 (MARL) 的框架用于解决电动自主车辆 (EAVs) 在经济与社会方面带来的挑战，通过建模供给和需求的不确定性来平衡整个城市的供求比率和充电利用率。

    Jul, 2023

  • 自行车共享系统中动态再平衡的强化学习方法

    骑行共享系统是提供生态友好的城市出行方式，有助于减轻交通拥堵和改善健康生活方式。本研究提出一种基于时空强化学习算法的动态均衡问题解决方案，在多种数据集上的实验证明其在减少需求损失方面优于传统模型，为城市出行提供更智能、强大的解决方案。

    Feb, 2024

  • 基于多智能体强化学习的智能电动汽车充电建议

    本文提出了一个名为 Master 的框架，它采用深度强化学习方法，以智能化的方式推荐公共可用的电动汽车充电站，并联合考虑各种长期时空因素，包括充电基础设施、未来潜在的充电竞争等等。经过广泛的实验评估，Master 相对于九个基准方法具有最佳的综合性能。

    Feb, 2021

  • 一种高效的分布式多智能体强化学习用于电动车充电网络控制

    采用一种去中心化的多智能体强化学习充电框架来管理电动汽车的充电，以降低网络成本、减少用电峰值与平均值之比，减少变压器过载风险。

    Aug, 2023

  • 利用强化学习实现多个电动汽车充电点的计算效率协同

    本文提出使用强化学习和马尔科夫决策过程 (MDP) 来协调多个电动汽车充电点，通过减少训练时间和使用线性空间和时间复杂度的新 MDP 公式，改善了业内现有技术，提高了充电需求协调达 40-50％的性能。

    Mar, 2022

  • 集中式与分散式多智能体强化学习在增强电动车充电网络控制中的比较

    电动汽车的广泛采用对电力分配网络和智能电网基础设施提出了几个挑战，特别是在高峰时段可能会显著增加电力需求。本文介绍了一种利用多智能体强化学习（MARL）框架的分布式和协作充电策略的新方法，该方法采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法，适用于一个住宅社区中的一群电动汽车，在此社区中的所有电动汽车都连接到一台共享变压器。通过降低总体变异程度约 36％和平均充电成本约 9.1％，我们的理论和数值结果表明，尽管政策梯度方差较高且训练复杂度更高，CTDE-DDPG 框架显着提高了充电效率。

    Apr, 2024

  • 基于深度强化学习的移动能量分发框架用于充电中的道路电动车

    电动车、无线充电、车辆调度、深度强化学习、移动能源传播是本研究的关键词。通过使用深度强化学习方法，本论文提出了一个车辆调度框架，可以显著提升电动车的行驶里程并更高效地部署移动能源传播装置。该模型具有实用性和可行性，可帮助用户最大程度地延长电动车的续航里程，并帮助道路管理机构或私营部门有效管理移动能源传播装置的部署。

    Aug, 2023

  • 连接式混合动力电动车能量管理的最新进展

    混合动力电动汽车的能源管理系统、连接的混合动力电动汽车的协同驾驶控制和强化学习是未来可持续交通系统的关键挑战和解决方案。

    Aug, 2023

  • 自行车共享系统实时再平衡的双策略强化学习

    自行车共享系统扮演了缓解交通拥堵和促进健康生活方式的关键角色。然而，保证其可靠性和用户接受度需要有效的自行车再平衡策略。本研究引入了一种新颖的方法来解决实时再平衡问题，采用车辆车队的双策略强化学习算法，通过分开库存和路径决策来提高现实性和效率。我们首先将库存和路径子问题在连续时间框架内构建成多智能体马尔可夫决策过程，并随后提出了基于 DQN 的双策略框架来联合估计值函数，从而减少流失的需求。通过应用综合性模拟器在先到先服务规则下运行，该模拟器可以计算出不同需求场景下的即时奖励，以便于学习。我们对由历史真实数据生成的各种数据集进行了大量实验，这些数据集受到时间和天气因素的影响。我们的算法在性能上显著优于以往的基准方法。它为运营商提供了有价值的实践观察，并进一步探讨了将强化学习应用于现实动态规划问题中的可能性，为更智能、更健壮的城市移动解决方案铺平了道路。

    Jun, 2024

  • 车队动力总成控制策略的共享学习

    通过使用一种简化的群体策略作为知识共享机制，我们提出了一种新颖的框架，用于车队的共享学习，以解决深度强化学习在服务路线分布的车队中学习稳定性问题，从而在燃油经济性等指标上取得明显优势。

    Apr, 2024