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摘要
针对传统路径规划方法无法根据城市路网权值时变特性规划最优路径的问题，提出了基于深度双Q网络的权值时变路网路径规划方法。首先，构建权值时变的城市路网模型，其中，路段各时间段权值由随机函数产生。然后，设计了状态特征、交互动作和奖励函数对权值时变路网路径规划问题进行建模，利用DDQN算法训练智能体来学习路网权值时变特性，最后根据建模后的状态特征实现权值时变路网的有效路径规划。实验结果表明，DDQN算法训练的智能体在权值时变路网中具有较好全局寻优能力。相比于滚动路径规划算法，所提方法在不同情况下规划的路径均最优，为权值时变路网的路径规划提供了一种新思路。
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