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基于DQN的智能电动汽车动态充电调度算法研究

目录

基于DQN的智能电动汽车动态充电调度算法研究（1）．．．．．．．．．．．．．4

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

相关理论与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1深度强化学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2动态充电技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3电动汽车充电调度问题分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.4相关算法与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

DQN算法在电动汽车充电调度中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1DQN算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2DQN算法在充电调度中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3DQN算法应用于电动汽车充电调度的具体实现．．．．．．．．．．．．．．．18

智能电动汽车动态充电调度算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2状态空间设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3动作空间设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.4奖励函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.5策略网络与价值网络设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.2实验方法与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3.1算法性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3.2对比实验分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.3.3算法稳定性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1案例背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.2案例实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.3案例效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.3后续研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

基于DQN的智能电动汽车动态充电调度算法研究（2）．．．．．．．．．．．．42

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．