专家监督的SAC强化学习重载列车运行优化控制
杨辉1
王禹2
李中奇
付雅婷
谭畅
1.华东交通大学电气与自动化工程学院,江西南昌3300132.江西省先进控制与优化重点实验室,江西南昌330013
摘要：重载列车是我国大宗商品运输的重要方式,因载重大、车身长、线路复杂等因素导致重载列车的控制变得困难.本文将列车运行过程分为启动牵引、巡航控制、停车制动3个阶段,基于多质点重载列车纵向动力学模型,考虑常用空气制动,利用(SAC)强化学习方法,结合循环神经网络对专家经验数据进行行为克隆,并将克隆出的专家策略对强化学习训练进行监督,训练了一种新的智能驾驶操控策略.本文的策略可以高效学习驾驶经验数据,不断从学习中提高目标奖励,得到最优控制策略.仿真结果表明:本文所提的控制策略比未受专家模型监督的强化学习算法更优,奖励提升的周期更快,并能获得更高的奖励,训练出的控制器运行效果更加高效、稳定.
关键词：重载列车强化学习行为克隆专家策略
资助基金：国家自然科学基金(U2034211)国家自然科学基金(62003138)国家自然科学基金(61803155)江西省自然科学基金(20202BAB202005)江西省科技专项(20203AEI009)江西省青年科学基金重点资助项目(20192ACBL21005)
论文发表日期：2022-05-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 799-808 )
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