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龙图腾网获悉广州交信投科技股份有限公司申请的专利一种基于DQN实现公交上下行动态均衡时刻表生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118940733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410915199.4，技术领域涉及：G06F40/177；该发明授权一种基于DQN实现公交上下行动态均衡时刻表生成方法是由罗建平;尹杰丽;赖炤宇;朱倩玉;黄子敬;易滔设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DQN实现公交上下行动态均衡时刻表生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DQN实现公交上下行动态均衡时刻表生成方法，包括初始化公交线路信息、获取线路上下行的历史交通状况与客流信息、初始化强化学习DQN模型参数、构建可生成公交上下行动态均衡时刻表的DQN模型，包括设计可生成公交上下行动态均衡时刻表的DQN模型的状态矩阵、动作状态、奖励函数，本发明通过DQN模型的推理，输出公交上下行动态均衡时刻表结果，采用直接与仿真环境交互来训练，在实时仿真环境中进行决策，实现实时方式生成公交上下行动态均衡时刻表，可基于变化后的客流及站点信息推理生成新的发车时刻表，解决现有发车时刻表不能动态适应客流与交通状况变化，导致排班不符合实际要求而不能应用的问题。

本发明授权一种基于DQN实现公交上下行动态均衡时刻表生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DQN实现公交上下行动态均衡时刻表生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：初始化公交线路信息，包括设置线路编号ID、车辆的最短发车间隔tmin、最长发车间隔tmax、车辆核载人数Cmax、首班时间Starttime、末班时间Endtime； S2：获取线路上下行的历史交通状况与客流信息； S3：初始化强化学习DQN模型参数，输入维度minput，输出维度moutput，隐层数量mhidden，隐层神经元个数nhidden，激活函数为ReLU，学习率lr，批次大小batch_size，经验回放容量CER； S4：构建可生成公交上下行动态均衡时刻表的DQN模型，DQN模型包括奖励函数，奖励函数包含三个部分，reward＝rewardup+rewarddown-rewarddeparture_std；对于上行，若当前时刻不进行发车rewaidup＝1-omem-ω×Wm-β×dsm+γc1-c2，其中，om为若在第m分钟发出一辆车的上车乘客量，em为车辆的核载人数，ω可取若干值，若该值较大，则模型偏向于进行更多发车数，若该值较小，则模型偏向于更少发车数；β为一常量，取0.2，dsm表示若在第m分钟时有多少乘客会因当前到站车辆满载而无法上车；γ为一常量，取γ＝1e-3×200，当模拟时间距离末班车时间小于两个小时时，取γ＝5e-3×200，若当前时刻进行发车rewardup＝omem-β×dsm-γc1-c2，对于下行若当前时刻不进行发车rewarddown＝1-omem-ω×Wm-β×dsm-γc1-c2；若当前时刻进行发车rewarddown＝omem-β×dsm+γc1-c2；rewarddeparture_std为发车间隔的标准差； S5：可生成公交上下行动态均衡时刻表的DQN模型推理，基于完成训练的模型，使用当前线路的交通情况与客流数据进行推理，得到上下行动态均衡的时刻表，当客流发生突发事件发生变化时，可基于变化后的客流推理生成新的发车时刻表，当公交行程时间突发变化时，可基于变化后的行程时间推理生成新的发车时刻表，当公交站点临时调整与变更，可基于变化后的站点信息推理生成新的发车时刻表； S6：公交上下行动态均衡时刻表结果输出，分别输出线路上下行方向计划的每一次发车时间点，且包含当前发车时间距离上一次发车之间的间隔、此发车计划每特定间隔时间所提供的客运容量、总发车次数、由于车辆满载而无法上车的乘客数量、乘客的平均等待时间。

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