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| 稿件标题： | 基于多智能体强化学习的重载运输车队队列控制 |
| 稿件作者： | 张海龙1,赵永娟1,2,张鹏飞2,董瀚萱3 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.08.006 |
| 科学编辑： | 徐永能 博士 （南京理工大学 教授、硕导） |
| 栏目名称： | 运载系统运用工程专栏 |
| 关键词： | 队列控制；重载特种车辆；多智能体强化学习；长短时记忆网络；混合动力系统 |
| 文章摘要： | 重载运输队列作为现代战争战备物资高效运输方式，有效提升运输能力并降低运输成本。现有队列控制主要关注运动控制特征，忽略了重载特种车辆自身驱动系统构型下系统动力响应特性。基于此，提出了基于多智能体强化学习的重载运输车队队列控制策略，通过控制策略自主式参数优化实现重载队列协同控制，搭建了融合长短时记忆网络的柔性动力需求引导方法，将长期规划策略与短期控制策略解耦，并分别在双层马尔科夫链迭代，建立动力总成元件工况柔性调节控制方法。标准工况试验结果表明：所提出的队列控制策略使队列行驶过程中车头时距保持在1.2 s，动力电池荷电状态维持在35%~65%，并使发动机工作在高效经济区间内，有效提升了重载运输队列的稳定性、耐久性与燃油经济性。 |
| 稿件基金： | 山西省基础研究计划联合资助重点项目（202303011221003）;山西省基础研究计划青年项目（202203021222029、202203021222054） |
| 引用本文格式： | 张海龙,赵永娟,张鹏飞，等.基于多智能体强化学习的重载运输车队队列控制［J］.兵器装备工程学报，2024，45(8)：45-50,66. ZHANG Hailong, ZHAO Yongjuan, ZHANG Pengfei, et al.Multiagent reinforcement learning based platoon control strategy for heavyduty specialized vehicles［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(8)：45-50,66. |
| 刊期名称： | 2024年08期 |
| 出版时间： | 2024年9月 |
| 收稿日期： | 2024-04-10 |
| 修回日期： | 2024-05-10 |
| 录用日期： | 2024-06-07 |
| 上线时间： | 2024年9月2日 |
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