列车驾驶

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复杂环境下基于DRL的列车驾驶自动控制方法研究
《自动化与仪器仪表》2025年第3期85-89,共5页刘继成 苏璐 
在现代轨道交通系统中,轨道交通的自动化控制面临着复杂环境带来的多重挑战。研究旨在通过改进深度强化学习算法来优化列车驾驶控制。以全连接前馈神经网络作为列车控制器,引入了ε-greedy策略进行指令和激活函数优化,最终提出了一种新...
关键词：深度强化学习 列车 驾驶 自动控制 ε-greedy策略 
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