【摘 要】
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为了有效解决电动汽车充电目的地优化和充电路径规划问题，以及充电引导的在线实时决策问题，建立了考虑多种不确定因素的电动汽车充电引导双层优化模型，提出了一种基于分层增强深度Q网络强化学习（HEDQN）的电动汽车充电引导方法。所提的HEDQN方法采用基于Huber损失函数的双竞争型深度Q网络算法，并包含两层增强深度Q网络（eDQN）算法。上层eDQN深度强化学习用于对电动汽车充电引导目的地的优化；在此基
【基金项目】
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福建省科技引导项目（2020H0030）； 福建省自然科学基金资助项目（2022J05125）；
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为了有效解决电动汽车充电目的地优化和充电路径规划问题，以及充电引导的在线实时决策问题，建立了考虑多种不确定因素的电动汽车充电引导双层优化模型，提出了一种基于分层增强深度Q网络强化学习（HEDQN）的电动汽车充电引导方法。所提的HEDQN方法采用基于Huber损失函数的双竞争型深度Q网络算法，并包含两层增强深度Q网络（eDQN）算法。上层eDQN深度强化学习用于对电动汽车充电引导目的地的优化；在此基础上，下层eDQN深度强化学习用于对电动汽车充电引导路径的实时优化。最后，在某城市交通网络中对所提出的方法进行了仿真验证，仿真结果表明相比于基于Dijkstra最短路径的就近推荐算法、单层深度强化学习算法和传统的分层深度强化学习算法，本文提出的方法能够有效降低电动汽车充电费用，实现电动汽车在线实时地充电引导。此外，本文验证了所提出方法在环境变化后的适应性。
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