标题：一种大型公共景区人流导向方法
作者：江涛1；许洪华1，2；徐驰1 顾玲丽1
作者单位：1 苏州科技大学 电子与信息工程学院，江苏 苏州 215009；2 苏州市移动网络技术与应用重点实验室，江苏 苏州 215009
关键字：遗传算法，强化学习，马尔科夫决策过程，Q学习，路径规划
摘要：针对公共景区中传统的人流导向方法存在诱导效果差、客流管控难的问题，将遗传算法和强化学习中经典的Q学习方法相结合，提出一种基于强化学习的遗传算法——RLGA。对游客旅游路线进行建模，实现对交通拥挤度和行程时间的全面考虑。结合Q学习方法，动态调节交叉、变异概率，摆脱对人为设定等主观经验的依赖，实现遗传算法算子从人工决策到智能化自适应决策的转变，在路由信息中挖掘出并优化出一条高性能路径。将所提出的RLGA与传统GA方法用于模拟路径规划问题，实验结果表明，RLGA具有较快的收敛性能以及较好的自适应能力。