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 An actor-critic deep reinforcement learning approach for metro train scheduling with rolling stock circulation under stochastic demand 随机需求下机车车辆流通地铁列车调度的actor-critic深度强化学习方法
相关领域
强化学习
调度（生产过程）
钢筋
库存（枪支）
运筹学
计算机科学
运输工程
经济
工程类
人工智能
运营管理
结构工程
机械工程
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期刊：Transportation Research Part B Methodological 作者：Cheng-shuo Ying; Andy H.F. Chow; Kwai‐Sang Chin 出版日期：2020-09-09 |
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