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基于深度强化学习的列车运行图冗余时间布局优化研究

徐欣仪黄平文超彭其渊

交通运输工程与信息学报2023，Vol.21Issue(3)：161-176,16.

交通运输工程与信息学报2023，Vol.21Issue(3)：161-176,16.DOI:10.19961/j.cnki.1672-4747.2023.01.011

Time supplements allocation model for railway timetables based on deep reinforcement learning

徐欣仪 ¹黄平 ²文超 ²彭其渊²

作者信息

铁路运输/冗余时间布局优化/深度强化学习/列车运行图/近端策略优化

railway timetable/time supplement/deep reinforcement learning/delay recovery/Proxi-mal Policy Optimization

交通工程

徐欣仪,黄平,文超,彭其渊..基于深度强化学习的列车运行图冗余时间布局优化研究[J].交通运输工程与信息学报,2023,21(3):161-176,16.

国家重点研发计划项目(2022YFB4300502) （2022YFB4300502）

四川省自然科学基金青年科学基金项目(2022NSFSC1867) （2022NSFSC1867）

OACSTPCD

ISSN：1672-4747

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