研究背景与意义

随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆能够实时获取周围车辆运动情况和前方交通环境信息，从而实现更合理的出行安排和行驶控制。车队作为一个整体，在行驶过程中实现节能驾驶不仅有利于降低成本，还能减少环境污染。因此，对车队速度规划与能量管理进行联合优化具有重要的现实意义。

研究方法

1. 强化学习技术

• 强化学习是一种机器学习技术，通过智能体与环境交互来优化决策过程。在本研究中，强化学习技术被用于车队的速度规划和能量管理。

2. 多智能体系统

• 将每辆车视为一个智能体，它们之间通过通信协作来优化整个车队的性能。这种多智能体系统的方法能够更好地处理车队中车辆间的相互影响和约束。

3. SUMO平台

• 利用SUMO（Simulation of Urban MObility）平台建立了一个包含5辆汽车的车队通过多个信号灯的场景。SUMO是一个开源的、微观的、多模态的交通仿真软件，适用于研究城市交通流。

4. 联合优化策略

• 提出了基于强化学习的车队速度规划与能量管理联合优化方法。通过设计合适的奖励函数和状态-动作空间，智能体能够学习到在给定交通环境下的最优速度规划和能量管理策略。

实验结果

• 实验结果表明，提出的方法在舒适性、经济性和效率方面均优于传统的驾驶模型（Intelligent Driver Model, IDM）策略。这意味着通过强化学习技术优化得到的车队速度规划和能量管理策略能够更好地适应复杂的交通环境，提高车队的整体性能。

创新点与贡献

• 首次将强化学习技术应用于车队速度规划与能量管理的联合优化中，提出了一种新的解决方案。
• 通过实验验证了该方法的有效性，并在舒适性、经济性和效率方面取得了显著的优势。
• 为车队管理提供了新的视角和方法，有助于推动智能交通系统的发展和应用。

应用前景

• 随着智能交通系统的不断完善和普及，基于强化学习的车队速度规划与能量管理联合优化方法将在更多场景中得到应用，如公共交通、物流运输等。
• 该方法还可以进一步扩展到其他领域，如能源管理、智能调度等，为复杂系统的优化控制提供新的思路和方法。