列车自动驾驶系统参数自学习双Q表联合代理建立方法

摘要

本发明涉及一种可用于实现列车自动驾驶系统参数自学习的双Q表联合代理的建立方法，属于自动驾驶与强化学习领域。主要用于节省现有自动驾驶系统中关键转换参数需要专家逐车调整所消耗的大量人工工作成本，同时实现转换参数随车辆性能变化实时适应。本发明首先建立可正确响应转换参数改变所引发运行效果变化的运行仿真环境；其次，基于Q‑Learning方法，以舒适度和停准率两个条件为训练目标，建立两个参数调整代理分别给出向好的参数调整动作；最后，建立联合策略，协调两个参数调整代理相互配合工作，实现对参数的优化。在某地铁线路实车上实验，结果表明，本发明能达到良好的参数自学习效果，实现了列车参数的自动优化。