Dynamic Pricing of High-Speed Railways Using Multi-Agent Reinforcement Learning

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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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