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战略性公平交通疏散：一种数据驱动的强化学习方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种数据驱动的强化学习框架，优化自然灾害中的公交疏散，通过动态调整公交路线，提高了疏散效率和公平性，为应急疏散提供了智能交通系统的解决方案。
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关键要点
- 本研究提出了一种数据驱动的强化学习框架，优化公交疏散。
- 研究针对自然灾害频发导致的疏散规划效率和公平性不足问题。
- 通过动态调整公交路线，提高了疏散效率和公平性。
- 该方法在真实交通数据基础上进行优化，显著优于传统策略。
- 为应急疏散提供了一种可扩展的智能交通系统解决方案。
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