一种深度强化学习的移动充电站行为决策方法

本发明提供了一种基于深度强化学习的移动充电站(MCS)服务电动汽车行为决策方法，通过深度强化学习模型对移动充电站的行为进行决策优化。该方法可以动态调整MCS的充电请求响应、自充电策略、移动路径等行为，以最大化服务效率、最小化运营成本，尤其是在电池电量不足时，优化MCS的自充电与移动策略，减少高成本的长途移动。