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城市电动公交调度中的需求预测与调度优化

引言

随着智能算法的进步，基于人工智能的优化方法逐渐成为电动公交调度领域的研究热点。例如，深度学习和强化学习算法能够通过大量的历史数据训练模型，实现对电动公交调度问题的动态预测与优化。强化学习特别适用于电动公交的调度问题，因为它能够根据实时状态不断调整策略，实现长期收益的最大化。

为了实现电动公交车的高效调度，调度系统需运用数学模型进行优化。通过建立基于充电设施和电动公交车运行状态的调度模型，系统能够根据实际情况预测并调整车辆的充电和运营状态。优化模型可以从多个角度出发，如减少充电时间、提高充电桩的利用率