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Dynamic Pricing of High-Speed Railways Using Multi-Agent Reinforcement Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了高速客运铁路的动态定价策略，提出了一种基于非零和马尔可夫博弈的多智能体强化学习框架。研究结果表明，用户偏好和定价政策对乘客选择及系统动态具有重要影响，为铁路定价策略的发展奠定了基础。
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关键要点
- 本文研究高速客运铁路的动态定价策略。
- 提出了一种基于非零和马尔可夫博弈的多智能体强化学习框架。
- 研究表明用户偏好和定价政策对乘客选择及系统动态具有重要影响。
- 实验结果验证了该框架的有效性。
- 为铁路定价策略的发展奠定了基础。
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