双网融合场景下基于进化强化学习的电动车辆路径规划方法

本发明公开了一种双网融合场景下基于进化强化学习的电动车辆路径规划方法，以电动车辆路径规划问题的各组成部分为基础，包括车辆调度中心、运输任务点和充电站对其进行数学建模并建立各项与现实相符的约束，以此得到以减少车辆完成运输任务的耗能和耗时为目标的目标函数，然后采用改进的进化强化学习优化算法，以已确定的目标函数为优化目标，在各类约束均满足且完成运输任务的前提下，计算出电动车辆耗能最少、用时最短的一条路径。本发明利用双层重放缓冲区结构加快损失函数的收敛，并设计自适应参数来规范训练不同时期选取经验数据的方式，解决了现有技术求解电动车辆路径规划问题优化耗时长、搜索效率低、易陷入局部最优等缺陷。