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PD--RSAC
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新的DRL框架优化城市电动汽车车队控制
研究人员开发了一个新的城市电动汽车（EV）车队控制框架，该框架使用分布鲁棒强化学习（DRL）来处理不确定的需求和出行时间。这种名为PD-RSAC的方法可以优化调度、重新定位和充电决策，同时严格遵守充电器和馈线容量限制。使用纽约市出租车数据进行的实验表明，PD-RSAC将净利润显著提高到122万美元，优于各种启发式和强化学习基线。
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研究人员开发用于电动汽车叫车服务的半马尔可夫强化学习，提高利润并确保可行性。
研究人员开发了一种新颖的半马尔可夫强化学习方法，用于管理大规模电动汽车叫车车队。该方法确保调度、重新定位和充电决策严格遵守充电器和馈线限制等物理约束，即使在需求和出行时间不确定的情况下也是如此。该系统利用掩码执行器产生高级意图，然后通过混合整数线性规划进行投影以保证可行性。在纽约市出租车数据集模拟器上的实验表明，名为 PD--RSAC 的方法显著优于基线方法，净利润达到 122 万美元，同时避免了任何馈线限制违规。