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不确定性下的实时系统最优交通路由 -- 物理模型能否提升强化学习？
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
TransRL是整合了物理模型和强化学习的新算法，通过建立基于物理模型的确定性策略，并从可微分和随机的教师策略中学习，实现了增强的性能、可靠性和可解释性。实验结果表明TransRL在实际网络数据上比基于交通模型的方法更具适应性和学习性，并且比PPO和SAC等基线强化学习算法具有更高的可靠性和可解释性。
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关键要点
- TransRL 是一个整合了物理模型和强化学习的新算法。
- TransRL 通过建立基于物理模型的确定性策略来增强性能、可靠性和可解释性。
- TransRL 从可微分和随机的教师策略中学习。
- 实验结果表明，TransRL 在实际网络数据上比基于交通模型的方法更具适应性和学习性。
- TransRL 比 PPO 和 SAC 等基线强化学习算法具有更高的可靠性和可解释性。
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