基于深度强化学习的城市公共交通票价优化模型构建

本文介绍了一种基于深度强化学习的城市公共交通票价优化模型,构建该模型的目的在于提高城市交通系统的效率和服务质量。首先,分析了该模型的基本假设和建立过程。其次,探讨了使用DQN方法对模型进行训练和优化的过程,最后,该文展示了持续监测系统性能、乘客数量、收入和交通拥堵情况等票价模型的优化结果,以期为城市公共交通系统的管理和改进提供一种前瞻性方法。