研究人员开发了一种用于优化地铁网络扩展的表格强化学习方法，在效率和可解释性方面优于深度强化学习。该方法将社会公平标准纳入其奖励函数，在效率和公平性之间取得平衡。该方法在西安和阿姆斯特丹的实际场景中进行了测试，在保持竞争力的同时，显著减少了训练轮数和碳排放。 AI
影响 为复杂的优化问题提供了一种更有效、更具可解释性的方法，可能适用于交通运输以外的领域。
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了表格强化学习在特定优化问题中的新颖应用。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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