利用应答器信息的在线学习停车算法
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-22页 |
| ·列车自动驾驶系统概述 | 第11-13页 |
| ·列车自动驾驶系统的发展历程 | 第11-12页 |
| ·功能及作用 | 第12页 |
| ·性能评价指标 | 第12-13页 |
| ·列车自动停车控制研究现状 | 第13-15页 |
| ·国外研究状况 | 第13-14页 |
| ·国内研究状况 | 第14-15页 |
| ·列车制动过程受力及影响因素分析 | 第15-20页 |
| ·列车受力及操纵模型 | 第15-16页 |
| ·列车所受基本阻力分析 | 第16-18页 |
| ·影响列车精确停车的因素 | 第18-20页 |
| ·论文的背景及其意义 | 第20-21页 |
| ·论文的组成及研究内容 | 第21-22页 |
| 2 利用应答器信息的在线学习停车算法 | 第22-42页 |
| ·强化学习理论基础 | 第24-32页 |
| ·Markov决策过程 | 第24页 |
| ·值函数 | 第24-25页 |
| ·动作选择机制 | 第25-26页 |
| ·值函数计算方法 | 第26-32页 |
| ·强化学习算法在列车自动停车控制问题的应用 | 第32-40页 |
| ·利用应答器信息的列车自动停车控制问题描述 | 第32-33页 |
| ·强化学习模型 | 第33-34页 |
| ·在线学习策略 | 第34-38页 |
| ·值函数 | 第38-40页 |
| ·算法流程 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 3 列车自动停车控制仿真平台 | 第42-50页 |
| ·仿真模型整体概况 | 第42-47页 |
| ·列车自动停车控制仿真模型子模块设计 | 第44-47页 |
| ·图形用户界面(GUI) | 第47-48页 |
| ·仿真系统软件流程图 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 4 仿真及评估 | 第50-71页 |
| ·仿真环境 | 第50页 |
| ·评估标准 | 第50-52页 |
| ·仿真结果 | 第52-70页 |
| ·强化学习方法训练学习过程 | 第52-54页 |
| ·标准情况 | 第54-56页 |
| ·单变量变化情况 | 第56-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 5 结论及展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 图索引 | 第75-77页 |
| 表索引 | 第77-78页 |
| 作者简历 | 第78-80页 |
| 学位论文数据集 | 第80页 |
