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1.1研究背景及意义
1.3本文研究方法
2.3.1策略迭代
马群飞;
华北电力大学华北电力大学(北京);
机译:基于历史累积行程信息的串联混合动力电动汽车基于深度强化学习的能源管理
机译:电动汽车,联网汽车和自动驾驶汽车共同缓解交通波动并提高能耗:一种基于强化学习的方法
机译:基于启发式规划强化学习的电力分配插入式混合动力电动汽车能源管理
机译:基于3D模型的智能路线规划方法研究与应用
机译:混合动力电动汽车(HEV)/电动汽车(EV)的强化学习。
机译:基于强化学习的混合动力电动汽车实时能源管理策略的实现与仿真验证
机译:电动汽车的节能路线规划,具有特殊考虑地形和电池寿命
机译:路线规划领域中基于发现的学习研究
机译:AP基于神经网络的基于强化学习的聚类方法和基于神经网络的协作通信基于强化学习的聚类方法
机译:逆向强化学习方法,用于向逆向强化学习过程执行指令存储指令的存储介质,逆向强化学习系统以及包含逆向强化学习系统的预测系统
机译:用于确定电动汽车的路线的方法以及路线规划系统
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