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标题
Adaptive Metro Service Schedule and Train Composition With a Proximal Policy Optimization Approach Based on Deep Reinforcement Learning
基于深度强化学习的自适应地铁服务时刻表和列车编组方法
相关领域
强化学习 马尔可夫决策过程 计算机科学 启发式 地铁列车时刻表 调度（生产过程） 人工神经网络 数学优化 最优化问题 运筹学 人工智能 马尔可夫过程 工程类 统计 操作系统 数学 算法
网址
https://doi.org/10.1109/tits.2021.3063399
DOI
10.1109/tits.2021.3063399 doi
其它 期刊：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
作者：Cheng-shuo Ying; Andy H.F. Chow; Yihui Wang; Kwai‐Sang Chin
出版日期：2021-03-11
求助人
感动的雪瑶 在 2024-12-17 16:33:39 发布自甘肃，悬赏 10 积分
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