典型文献
基于Q-learning的插电式混合动力汽车能量管理策略
文献摘要：
针对插电式混合动力汽车的能量管理问题,提出一种基于强化学习中Q-learning算法的策略.以电池荷电状态和需求功率为状态变量,以动力辅助单元输出功率为控制变量,并采用时序差分算法实时更新动作-状态值.将结果与全局最优算法庞特里亚金极小值原理对比,在近百公里的中国典型城市客车工况下,Q-learning策略的总价格仅贵出1.57元,表明了基于Q-learning策略的有效性.从应用角度出发,该策略有利于提升车辆整体经济水平.
文献关键词：
插电式混合动力汽车;强化学习;Q-learning;能量管理策略
中图分类号：
作者姓名：
田泽杰
作者机构：
长安大学汽车学院,陕西 西安 710064
文献出处：
引用格式：
[1]田泽杰-.基于Q-learning的插电式混合动力汽车能量管理策略)[J].汽车实用技术,2022(20):5-8
A类：
B类：
learning,插电式混合动力汽车,汽车能量管理,能量管理策略,管理问题,强化学习,电池荷电状态,状态变量,辅助单元,输出功率,控制变量,时序差分算法,实时更新,状态值,全局最优,最优算法,庞特里亚金极小值原理,近百,百公里,中国典型城市,城市客车,车工,总价
AB值：
0.341317
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