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💥第一部分——内容介绍
基于元胞神经网络配流与 DQN 强化学习的公交线网扰动韧性恢复研究
摘要
城市公交线网易受道路事故、极端天气、大型客流冲击等突发扰动发生线路失效、运力衰减、客流大规模溢出问题，传统静态调度与配流方法难以同步刻画微观车流演化、多群体出行选择行为与动态韧性恢复决策过程。本文以公交线网扰动后系统快速自愈为核心目标，构建分层耦合建模框架：底层采用元胞神经网络模拟路段元胞车流传播、居民出发时间调整行为与公交 - 私家车 - 慢行交通多方式流量分配，精细化还原扰动下时空客流演化规律；上层依托深度 Q 网络（DQN）强化学习搭建全局韧性恢复智能决策体，以元胞网络输出的实时路网客流、拥堵扩散、换乘节点负荷为状态输入，动态输出发车间隔调整、临时接驳线路布设、运力资源调配、客流引导四类恢复动作。研究融合微观交通流仿真、离散出行选择行为建模与深度强化学习动态优化，解决传统配流模型静态假设、韧性恢复策略滞后、出行者自适应行为割裂三大缺陷。通过多类扰动场景对比试验表明，元胞神经网络可精准捕捉扰动下局部拥堵级联扩散效应，DQN 分层恢复策略能够缩短线网功能恢复时长、均衡路网客流分布、降低整体出行延误，为城市公交应急调度、线网韧性提升提供一体化理论支撑与实操决策框架。关键词：公交线网韧性；深度 Q 网络；元胞神经网络；动态交通配流；出发时间选择；出行方式分化；扰动恢复
1 绪论
1.1 研究背景与意义
国内大中型城市逐步形成以常规公交为基础、轨道交通为骨干、慢行与网约车为补充的多层级综合公共交通网络，公交承担城市超半数日常通勤客流，是城市交通系统稳定运行的核心载体。道路突发事件、道路施工、极端降雨降雪、大型活动瞬时大客流等扰动会造成关键路段通行能力折减、公交线路中断、换乘站客流积压，诱发拥堵沿路网元胞单元级联扩散，出行者自发调整出发时段、切换出行工具，进一步加剧局部供需失衡，大幅降低公交线网服务可靠性与抗扰动能力中国公路学...。
交通韧性概念已成为交通系统应急管控的核心研究方向，其核心内涵包含系统抗干扰鲁棒性、扰动期间自适应调整能力、故障后快速恢复能力三重维度。现有公交应急管控多采用预设应急预案，依赖人工静态配流计算客流分布，无法实时感知微观路段车流演变与居民出行行为动态变化，恢复策略存在滞后性、单一化缺陷；传统动态交通配流模型多基于均衡理论，简化道路微观车流交互过程，难以刻画扰动下客流时空扩散的非线性特征；而单纯强化学习调度模型忽略出行者自主出发时间、出行方式切换行为，决策输出与真实路网客流演化脱节，策略落地效果受限北京交通大...。
针对上述研究缺口，本文将元胞神经网络微观配流模型与 DQN 强化学习全局恢复决策模型分层耦合，同步实现扰动下微观车流仿真、多群体出行行为动态配流、线网韧性智能恢复一体化建模。理论层面完善 “微观客流演化 - 出行选择反馈 - 全局应急调度” 闭环韧性分析体系；实践层面为公交运营企业提供实时动态运力调配、客流疏导、临时线路规划智能方案，缩短故障恢复周期，降低居民出行损失，提升城市公共交通系统综合抗扰动水平。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 公交网络韧性与扰动恢复研究
现有公交韧性研究分为韧性评估、应急恢复优化两大分支。韧性评估类研究多依托复杂网络拓扑指标，结合客流负荷构建脆弱度、恢复速率、服务损失等量化指标，识别线网关键线路与枢纽节点，但多停留在静态评价，缺少扰动全过程动态追踪能力中国公路学...。应急恢复优化研究以数学规划模型为主，以最小化运营成本、乘客总延误为目标优化临时接驳车调度、发车频率调整方案，求解依赖固定扰动场景预设，无法适配客流实时变化。
近年来深度强化学习逐步引入交通应急调度领域，DQN 凭借离散动作适配优势被广泛用于公交发车间隔、交叉口信号动态控制。现有 DQN 公交调度研究多简化路网客流输入，采用宏观断面流量表征路网状态，忽略路段微观拥堵扩散与出行者自主行为带来的客流偏移，导致训练得到的恢复策略泛化性较差，极端扰动场景下决策失效概率较高。
1.2.2 动态交通配流与出行选择建模
动态交通配流用于刻画不同时段路网客流分配规律，传统 Logit、Probit 离散选择模型可实现出行方式与出发时间分层选择，但模型效用函数依赖人工预设特征，难以捕捉扰动下出行行为非线性突变。元胞自动机是微观车流仿真主流工具，通过道路离散元胞单元模拟车辆跟驰、换道、拥堵传播，可还原扰动下局部车流级联失效过程；元胞神经网络在元胞空间基础上引入邻域信息卷积传递机制，强化路段间客流时空关联特征提取，解决传统元胞自动机无法输出全局客流分布特征、难以对接上层优化决策的短板，成为动态配流建模新方向。
当前元胞类交通模型多用于单纯车流仿真，未与公交应急恢复调度深度耦合；出行出发时间、出行方式选择仅作为配流附属输出，未反馈至应急决策环节，形成 “客流仿真” 与 “韧性调度” 两大独立研究分支，缺少双向交互闭环建模框架。
1.2.3 强化学习与微观交通模型耦合研究
交通领域多采用 “底层仿真模型 + 上层强化学习” 分层架构，底层仿真输出路网状态特征，上层智能体输出管控动作并回传仿真环境迭代训练。现有耦合框架多选用 VISSIM、SUMO 等通用仿真软件作为底层载体，内置车流模型参数固定，出行者行为刻画精度不足；少量研究尝试元胞自动机替代商用仿真，但未引入神经网络提升配流预测精度，同时缺少针对公交线网韧性恢复定制化 DQN 奖励机制设计，难以兼顾运营成本、乘客延误、恢复速度多维度韧性目标。
1.2.4 研究现状评述与现存不足
- 配流建模割裂：动态配流、微观车流仿真、出行选择行为相互独立，缺少元胞神经网络统一建模载体，无法同步输出路段流量、时段客流分布、多方式出行比例；
- 韧性决策静态化：传统应急优化依赖预设场景，DQN 调度模型缺少精细化微观客流状态输入，忽略扰动下居民自发调整出行行为带来的客流偏移；
- 双向闭环缺失：客流配流模型仅作为仿真输出端，未将出行行为反馈至强化学习决策迭代过程，调度动作无法实时修正出行配流结果；
- 韧性目标单一：强化学习奖励函数多仅考虑出行延误，未综合线网恢复时长、公交运营投入、客流均衡度等多元韧性评价指标。
1.3 主要研究内容与技术路线
1.3.1 主要研究内容
- 公交线网扰动场景与韧性评价体系构建：梳理道路故障、大客流、极端天气三类典型扰动模式，从系统鲁棒性、自适应能力、恢复效率三个维度建立多指标韧性评价标准；
- 面向出发时间 - 出行方式协同配流的元胞神经网络建模：划分道路空间元胞与时域时段元胞，融合元胞邻域车流交互机制与卷积特征提取，嵌入出行者分层选择行为模块，实现扰动下全路网动态配流仿真；
- 分层耦合 DQN 韧性恢复强化学习框架搭建：以元胞神经网络实时输出的路网多维客流特征为 DQN 状态输入，设计多类型应急恢复动作空间，构建兼顾多重韧性目标的复合奖励机制；
- 元胞配流模型与 DQN 强化学习双向交互迭代机制设计：调度动作输入元胞网络更新路网通行条件，元胞网络输出新客流状态回传 DQN 完成经验采样与策略迭代，形成闭环训练体系；
- 多扰动场景仿真对比试验与策略有效性验证：设置轻度、中度、重度三类线路失效场景，对比传统静态配流预案、单一 DQN 调度、元胞 - DQN 耦合模型的线网恢复效果，分析模型关键参数敏感性。
1.3.2 技术路线
第一步：梳理公交线网、出行调查、道路通行能力基础数据，划分空间元胞与时间元胞单元，构建元胞神经网络动态配流基础模型，嵌入出发时间、出行方式双层离散选择模块； 第二步：定义公交扰动恢复决策问题，设计 DQN 智能体状态、动作、奖励三大核心要素，搭建分层强化学习决策框架； 第三步：建立元胞配流模型与 DQN 智能体数据交互接口，设计闭环迭代训练流程，完成耦合模型整体搭建； 第四步：构建多等级扰动仿真场景，选取传统静态应急方案、纯 DQN 调度模型作为对比基准，开展仿真试验； 第五步：从客流分布均衡度、平均出行延误、系统恢复时长、额外运营成本四个维度量化评价韧性恢复效果，分析模型适用场景与优化方向； 第六步：总结研究结论，提出城市公交线网韧性提升落地管理建议，梳理研究局限性与未来拓展方向。
1.4 研究创新点
- 建模载体创新：采用元胞神经网络统一承载微观车流演化、出发时间调整、多方式出行配流三类过程，突破传统配流模型车流与出行行为分离的局限，精准刻画扰动下客流时空非线性扩散规律；
- 框架架构创新：构建 “底层元胞配流仿真 - 上层 DQN 韧性决策” 双向闭环耦合架构，调度动作实时修正路网通行条件，出行配流结果持续反馈优化强化学习策略，实现客流演化与应急调度动态协同；
- 决策目标创新：面向公交韧性恢复定制复合奖励函数，融合恢复速度、乘客出行损失、公交运营成本、路网客流均衡度多维度指标，区别于单一延误最小化的传统强化学习目标；
- 场景适配创新：模型同步覆盖局部道路拥堵、多条线路中断、瞬时超大客流多类扰动，元胞神经网络提供高细粒度路网状态输入，提升 DQN 恢复策略在极端扰动下的泛化能力。
2 公交线网扰动机理与韧性评价体系
2.1 公交线网典型扰动类型与演化机理
城市公交系统扰动按照影响范围、持续时长划分为三类典型场景：轻度扰动为单一路段小型事故，仅降低局部通行能力，短时间内局部客流积压；中度扰动为主干道施工、短时大型活动，多条公交线路通行效率下降，出行者大规模调整出发时间，部分客流转向私家车、共享单车；重度扰动为极端天气、关键换乘站设备故障，多条线路临时停运，线网连通性断裂，客流跨区域大范围转移，拥堵沿道路元胞单元逐级扩散，形成级联失效现象。
扰动演化分为三个阶段：失效发生阶段，路段通行能力瞬时折减，公交运行速度下降、发班准点率降低；扰动扩散阶段，拥堵向上游路段传导，换乘节点客流堆积，居民感知出行延误后自发调整出发时段、切换出行方式，客流分布发生重构；恢复自愈阶段，通过运力调配、客流引导、临时线路补充等手段逐步恢复路网通行效率，客流回归均衡分布状态。系统韧性核心体现在扩散阶段的客流调控能力与自愈阶段的恢复速度。
扰动下客流演化存在显著时空耦合特征：同一区域不同时段出行需求差异显著，出发时间提前或延后会改变路段高峰负荷；出行方式分化进一步加剧路网供需失衡，大量客流转向私家车会加剧道路拥堵，反向挤压公交通行空间，形成负反馈循环。传统宏观配流模型无法捕捉该微观交互过程，而元胞单元离散化建模可精准还原路段邻域车流相互作用与客流扩散路径。
2.2 公交线网韧性多维评价指标体系
结合扰动三阶段演化特征，从鲁棒性、适应性、恢复性三大维度构建量化评价指标，作为 DQN 奖励函数设计与模型效果对比的核心依据。
- 鲁棒性指标：扰动峰值时段全路网平均客流负荷系数、关键换乘站最大客流积压量，表征系统抵抗扰动冲击、避免大面积瘫痪的基础能力；
- 适应性指标：扰动期间居民平均出行时长增幅、多方式客流分配均衡度、时段客流峰谷差，反映系统通过出行行为自发调整与调度管控消化扰动损失的能力；
- 恢复性指标：从扰动发生至路网客流回归正常均衡状态的总恢复时长、扰动期间公交额外投入运力规模、全线网累计乘客延误总量，衡量系统故障后自愈效率与经济成本损耗。
多指标相互制衡，缩短恢复时长通常需要增加公交临时运力投入，降低乘客延误可能加剧运营成本，DQN 强化学习通过复合奖励实现多指标协同优化，平衡乘客出行收益与公交企业运营成本。
3 面向出发时间与出行方式配流的元胞神经网络模型
3.1 元胞空间与时域单元划分规则
元胞神经网络将公交覆盖路网拆分为空间元胞与时间元胞双层离散单元，实现时空维度统一建模。空间维度按照道路车道尺寸划分基础道路元胞，公交车占用多个连续元胞单元，区分机动车、非机动车、行人元胞类型，定义元胞邻域交互规则模拟车辆跟驰、停车、换道行为；时域维度以固定时长划分时间元胞，对应居民出行可选择的出发时段，每个时间元胞承载该时段区域出行总需求。
每个空间元胞存储实时车辆数量、通行速度、拥堵状态、公交线路覆盖情况；每个时间元胞存储对应时段潜在出行需求、公交候车时长、私家车出行成本等效用特征。元胞之间建立邻域信息传递通道，某一元胞发生拥堵后，拥堵特征沿相邻元胞逐层传递，还原扰动下拥堵级联扩散过程。
3.2 元胞神经网络配流核心建模逻辑
元胞神经网络在传统元胞自动机基础上引入卷积特征提取层，自动挖掘相邻元胞间车流时空关联特征，替代人工定义复杂元胞转换规则，提升多扰动场景下配流预测精度。模型分为三层结构：底层元胞状态输入层，读取各时空元胞车流、出行需求、道路通行能力基础数据；中层邻域卷积交互层，提取周边元胞拥堵、客流分布特征，计算路段动态出行阻抗；顶层出行选择配流输出层，分层求解居民出发时间选择概率与出行方式分担比例，输出全路网分时段、分路段动态客流分配结果。
扰动发生后，受损路段元胞通行能力参数同步更新，卷积层实时捕捉通行能力折减带来的邻域车流变化，更新各时段出行时间成本，出行者依据更新后的出行效用调整出发时段，部分客流切换至私家车、慢行交通，完成新一轮路网流量分配。整个配流过程随时间元胞逐时段迭代，输出连续时序客流数据，作为上层 DQN 强化学习的状态输入数据源。
3.3 出发时间与出行方式协同选择机制
模型嵌入双层离散选择行为模块，实现出发时间、出行方式分步决策。第一层为出发时间选择，居民对比不同时间元胞对应的候车时长、道路拥堵成本，自主选择提前、准时或延后出行，调整各时段出行需求分布，平抑或加剧路网高峰负荷；第二层为出行方式选择，针对选定出发时段，对比常规公交、轨道交通、网约车、非机动车的出行总效用，生成多方式客流分担比例，分配至对应道路元胞完成车流加载。
两层选择行为与元胞车流状态实时联动：某一时段公交大面积延误后，该时间元胞公交出行效用下降，居民一方面延后出行时段，另一方面转向私家车出行，道路元胞机动车流量上升，进一步提升路段阻抗，形成出行行为与微观车流的动态反馈闭环，完整还原真实扰动下客流重构全过程。相较于传统静态配流模型，元胞神经网络无需预设客流分配比例，可随扰动场景自适应更新出行选择结果。
3.4 元胞配流模型数据输出维度
模型每轮迭代输出多维精细化路网状态信息，用于支撑上层 DQN 强化学习决策，核心输出内容包括：各道路元胞实时拥堵等级、分时段路段公交客流负荷、各换乘站候车客流规模、不同出行方式客流分担率、全时段居民平均出行时长、路网整体客流均衡系数。多维度细粒度状态数据能够完整表征扰动严重程度与客流分布特征，解决传统宏观流量输入信息缺失导致的强化学习策略训练不充分问题。
4 基于 DQN 的公交线网分层韧性恢复强化学习框架
4.1 分层决策整体架构
本文采用上下分层协同决策架构，底层为元胞神经网络动态配流仿真层，负责微观车流演化与出行行为模拟，实时输出路网多维状态；上层为 DQN 全局韧性恢复决策智能体，以元胞网络输出的时序状态为输入，输出应急恢复管控动作，动作回传至元胞网络更新道路通行、公交运力参数，迭代更新路网客流分布，形成 “配流仿真 - 智能决策 - 路网更新” 闭环训练流程。
分层架构实现微观客流演化与宏观调度解耦，元胞神经网络专注刻画出行者自主行为与车流扩散非线性过程，DQN 专注全局长期韧性优化，避免单一模型同时承载微观仿真与全局优化带来的计算复杂度过高、收敛困难问题。
4.2 DQN 强化学习核心要素设计
4.2.1 状态空间定义
DQN 智能体状态向量全部来源于元胞神经网络实时输出，涵盖三类特征：路网拥堵特征，各关键路段元胞拥堵时长、负荷系数；客流需求特征，分时段公交客流、换乘站积压客流、多方式出行比例；扰动演化特征，扰动持续时长、拥堵扩散范围、当前系统恢复进度。多维时序状态完整描述扰动下公交系统实时运行态势，保证智能体充分感知环境变化。
4.2.2 动作空间定义
结合公交应急恢复实操手段，设置四类离散可控动作，构成 DQN 有限离散动作空间：
- 发车频率调整：对受损线路、换乘接驳线路提升或降低发车间隔，动态调配运力；
- 临时接驳线路布设：新增跨区域接驳公交，连通中断线路两端枢纽，疏导积压客流；
- 客流时段引导：通过调整公交发车时段引导居民错峰出行，优化出发时间配流；
- 运力资源调度：从正常线路抽调备用车辆支援扰动路段，提升局部公交承载能力。
智能体可单动作或多动作组合输出适配不同扰动等级，轻度扰动仅调整发车频率，重度扰动同步启用接驳线路与跨线路运力调配。
4.2.3 复合韧性奖励函数设计
奖励函数围绕韧性三大评价维度构建多目标加权复合收益，消除单一优化目标缺陷。正向奖励包含路网恢复进度奖励、乘客总延误降低奖励、客流均衡度提升奖励；负向惩罚包含临时运力投入成本惩罚、新增接驳线路运营损耗惩罚、路段持续拥堵时长惩罚。权重系数依据公交运营实际需求可调，可侧重乘客出行体验或企业运营成本。
扰动未完全恢复时，奖励值随拥堵缓解逐步提升；当路网客流回归均衡、系统恢复正常服务标准后，给予阶段性终局高额奖励，引导 DQN 智能体优先学习快速自愈策略。
4.3 元胞配流与 DQN 双向交互迭代机制
完整迭代流程按时间元胞逐周期推进：
- 元胞神经网络完成单时段动态配流仿真，输出全路网多维客流状态数据，传输至 DQN 智能体；
- DQN 智能体读取当前状态，基于训练完成的估值网络输出最优恢复动作；
- 将调度动作参数回写至元胞神经网络，更新公交线路发班频率、道路通行运力、临时接驳线路设置等仿真参数；
- 元胞网络基于更新后的管控条件，重新计算居民出发时间、出行方式选择结果，生成新的路网客流分布；
- 对比动作执行前后韧性评价指标，计算单步奖励值，将 “当前状态 - 执行动作 - 即时奖励 - 下一状态” 四元组存入 DQN 经验回放池；
- 定期从回放池抽样训练 DQN 估值网络与目标网络，更新智能体决策策略，进入下一时段循环迭代。
交互机制实现出行配流与应急调度双向反馈，智能体能够学习不同客流分布场景下最优恢复方案，充分考虑居民自主调整出行行为带来的客流变化，策略贴合真实路网运行规律。
4.4 DQN 训练优化策略
针对公交扰动环境非平稳、极端扰动样本稀缺问题，引入两类训练优化手段提升模型收敛速度与策略泛化性：一是经验回放池优先级采样，提高重度线路失效、大客流冲击等典型扰动样本的采样概率，强化极端场景下策略学习；二是动态学习率调整，扰动发生阶段提升网络学习率，快速适配突变路网状态，系统趋于恢复后降低学习率，稳定最优调度策略。同时设置目标网络定期更新机制，缓解传统 DQN 过估计偏差问题，保障韧性恢复动作估值精准度。
5 仿真试验与结果分析
5.1 仿真场景与基准模型设置
选取城市主城区公交密集片区构建仿真路网，包含主干道路、常规公交线路、多处换乘枢纽，收集居民出行调查数据标定元胞神经网络出行选择效用参数。设置三类扰动测试场景：场景一轻度单路段事故、场景二多条主干道施工中度扰动、场景三关键换乘站故障重度线网失效。
选取两类对比基准模型验证本文耦合框架有效性：基准一为传统静态应急配流预案，依据历史客流固定调整发车频率，无实时客流反馈；基准二为纯 DQN 调度模型，采用宏观断面流量作为状态输入，未引入元胞神经网络刻画微观车流与出行行为。从鲁棒性、适应性、恢复性三类指标量化对比三类模型的韧性恢复效果。
5.2 扰动恢复整体效果对比
多场景仿真结果显示，相较于两类基准模型，元胞神经网络 - DQN 耦合框架具备显著韧性提升优势。静态预案模型无法实时捕捉扰动下居民出发时间与出行方式调整带来的客流偏移，高峰时段换乘站持续积压客流，系统恢复时长最长，乘客总延误与运力投入成本均处于最高水平；纯 DQN 模型缺少微观元胞配流精细状态输入，仅能粗略调整发车频率，无法精准疏导跨区域转移客流，重度扰动场景下恢复策略失效风险较高；本文耦合模型依托元胞网络输出的细粒度客流分布，DQN 智能体可同步组合接驳线路布设、错峰客流引导、运力调配多类动作，快速均衡各时段、各路段客流负荷。
在重度线路失效场景下，耦合模型的线网完整恢复时长较静态预案缩短近三成，居民平均出行延误降幅显著，同时通过优化出发时间配流降低高峰客流峰值，减少临时公交车辆抽调规模，实现乘客出行收益与运营成本双向优化。元胞神经网络精准模拟出行者切换私家车行为，DQN 提前调配公交运力吸纳转移客流，避免道路机动车拥堵加剧公交运行效率折减，阻断拥堵负反馈循环。
5.3 出发时间与出行方式配流演化分析
扰动发生初期，三类模型均出现客流向高峰时段集中、私家车出行比例大幅上升现象。静态预案无针对性时段引导手段，峰谷客流差值持续偏高，私家车分担率长期维持高位；纯 DQN 仅调整公交发车频次，无法主动引导居民错峰出行，时段客流失衡问题改善有限；元胞 - DQN 耦合模型通过输出错峰引导动作，改变不同时间元胞公交出行效用，驱动居民分散出发时间，平抑早晚高峰客流峰值，同时增加短途接驳公交供给，降低私家车出行吸引力，多方式客流分配更加均衡。
元胞网络逐时段输出配流结果直观展现：耦合模型管控下，各道路元胞车流分布均匀，无长时间大面积拥堵元胞，扰动扩散范围被有效控制，证明底层微观配流建模为上层强化学习提供了关键决策依据，二者耦合具备不可替代协同作用。
5.4 模型参数敏感性分析
针对元胞划分粒度、DQN 奖励权重两大核心参数开展敏感性测试：空间元胞划分粒度越小，车流仿真精度越高，但计算耗时同步提升，中等粒度元胞可兼顾仿真精度与迭代效率；奖励函数中恢复时长权重提升时，DQN 智能体倾向投入大量临时运力快速恢复线网，运营成本上升；乘客延误权重提升时，模型优先疏导高峰积压客流，恢复周期小幅延长。公交运营单位可根据管控目标调整奖励权重，定制差异化韧性恢复策略。
6 结论与展望
6.1 主要研究结论
- 元胞神经网络能够统一实现道路微观车流仿真、居民出发时间分层选择、公交 - 私家车 - 慢行多方式动态配流，精准刻画突发扰动下拥堵级联扩散与客流重构非线性过程，弥补传统均衡配流模型忽略微观时空交互、出行行为简化的缺陷，可为公交应急调度提供高细粒度实时路网状态支撑；
- “元胞配流底层仿真 + DQN 上层强化学习” 分层闭环耦合架构打通客流演化与韧性恢复决策双向交互通道，智能体可依据实时配流输出自适应输出发车调整、临时接驳、错峰引导、运力调配组合管控动作，适配轻度、中度、重度多等级公交线网扰动场景；
- 面向公交韧性设计的复合奖励 DQN 可协同优化系统恢复速度、乘客出行延误、公交运营成本、路网客流均衡度多目标，对比传统静态应急预案与单一宏观输入 DQN 模型，能够显著缩短线网自愈时长，均衡时空客流分布，提升公交系统抗扰动综合韧性；
- 扰动下居民自主调整出发时间、切换出行方式会显著改变路网供需平衡，忽略该行为会导致应急恢复策略存在严重偏差，将出行选择行为嵌入元胞配流建模是提升智能调度落地效果的关键前提。
6.2 研究局限
- 元胞神经网络仅覆盖常规地面公交网络，未纳入轨道交通线路同步建模，无法刻画轨道与公交联动扰动下的跨模式大规模客流转移；
- DQN 为单智能体全局决策框架，未划分线路、换乘站多智能体协同调度，大规模城市全域线网场景下模型迭代计算效率有待提升；
- 出行选择效用参数基于现状出行调查标定，未纳入动态票价、公交实时信息推送等政策变量对居民出行行为的影响。
6.3 未来研究拓展方向
- 拓展多层级元胞神经网络建模，融合轨道交通、常规公交、慢行交通多模式元胞单元，构建综合交通一体化配流模型，研究轨道停运下公交接驳韧性恢复策略；
- 将单 DQN 智能体拓展为多智能体强化学习架构，分线路、分枢纽设置局部调度智能体，实现全域分布式协同韧性优化，提升大规模线网仿真训练效率；
- 在元胞出行选择模块引入实时公交信息、票价浮动、公交专用道管控等调控变量，分析交通管理政策与韧性恢复策略协同作用；
- 融合真实公交 IC 刷卡、车辆 GPS 运行大数据标定元胞神经网络，结合真实城市扰动案例验证模型落地应用效果，开发公交应急韧性智能调度辅助决策系统。
📚第二部分——运行结果
可视化部分：
运行结果数据：
部分代码：
function cell=multi_agent_neural_CPT_dt(t_e,dt,i,j,cell,OD,N_agent_length,theita_l_so,shutdown) if i~=j input_num=cell{i,j}.route_num+1;%输入层神经元数量 hidden_layer_num=2*input_num+1;%隐含层神经元数量 output_num=cell{i,j}.route_num+1;%输出层神经元数量 if t_e==1 for ii=1:N_agent_length for jj=1:N_agent_length cell{i,j}.cell{ii,jj}.risk=rand;%风险态度 %========计算出行方式选择概率======================== [cell{i,j}.cell{ii,jj}.bus_utility,cell{i,j}.cell{ii,jj}.metro_utility]=f_utility(cell,i,j,ii,jj,dt);%计算前景效用 cell{i,j}.cell{ii,jj}.input=[cell{i,j}.cell{ii,jj}.bus_utility(1:end),cell{i,j}.cell{ii,jj}.metro_utility];%神经网络的输入 cell{i,j}.cell{ii,jj}.W1=-1+(1+1)*rand(input_num,hidden_layer_num);%输入层与隐含层之间权重 cell{i,j}.cell{ii,jj}.W2=-1+(1+1)*rand(hidden_layer_num,output_num);%隐含层与输出层间权重 cell{i,j}.cell{ii,jj}.output=cell{i,j}.cell{ii,jj}.input*cell{i,j}.cell{ii,jj}.W1*cell{i,j}.cell{ii,jj}.W2;%神经网络的输出 %========sigmoid函数归一化======== cell{i,j}.cell{ii,jj}.sig_output=1./(1+exp(-cell{i,j}.cell{ii,jj}.output));%sigmoid函数 cell{i,j}.cell{ii,jj}.sum_sig=sum(cell{i,j}.cell{ii,jj}.sig_output); cell{i,j}.cell{ii,jj}.new_output=cell{i,j}.cell{ii,jj}.sig_output./cell{i,j}.cell{ii,jj}.sum_sig;%概率和为1 for ss=1:output_num q_cell(ss,ii,jj)=cell{i,j}.cell{ii,jj}.new_output(ss); end end end %========计算客流============= if ismember(i,shutdown)==1||ismember(j,shutdown)==1%出现停运的状况🎉第三部分——参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)
[1]曹朋飞,邸彦强,孟宪国,等.基于BDD的作战实体行为一体化建模方法研究[J].计算机仿真, 2024, 000(7):9.
[2]方虹苏.基于深度强化学习的智能汽车控制模型研究[J].自动化应用, 2025, 66(4):59-62.
[3]陈前斌,麻世庆,段瑞吉,等.基于迁移深度强化学习的低轨卫星跳波束资源分配方案[J].电子与信息学报, 2023, 45(2):11.DOI:10.11999/JEIT211457.
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