三级多智能体深度强化学习博弈

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
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#数学建模 #人工智能 #机器学习 #计算机视觉

把“线网-车站-列车”三级实体抽象为三级多智能体深度强化学习博弈（Hierarchical-MADRL-Games，HMADG），并嵌入我们之前定义的“反馈-演化”动力学，实现业务 KPI 双向放大。

一、三级博弈抽象与角色定义

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层级 智能体角色 主要决策变量 观测空间 关键业务 KPI
L1 线网层 Network-Agent (NA) 全线列车运行图、越站/加开、末班车衔接 全线 OD、大客流预警、故障事件 网络总延误 ∑D、换乘失败率 P_transfer
L2 车站层 Station-Agent (SA) 限流速率、闸机常开/常关、广播等级 站台密度、闸机队列、SA-NA 运行图 站台滞留人数 Q_strand、清客时间 T_clear
L3 列车层 Train-Agent (TA) 牵引/制动曲线、停站时间、跳停决策 车载客流、信号机状态、TA-SA 上下客 列车晚点 d_train、能耗 E_train

  • 博弈顺序：NA 先发布“运行图指令”→SA 根据客流决定限流→TA 在约束下调节停站/速度；每 30 s 滚动一次

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三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
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从标签信息来看，“深度强化学习”“多智能体系统”“OpenAI Gym”构成三大主干方向，其余如Q学习、DQN、DDQN、PPO、DDPG、TD算法均为具体实现手段，而“神经网络”则是支撑这些算法运行的底层模型基础。压缩包中的...
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