[发明专利]一种电动汽车节能导航的方法及系统

权利要求书

1.一种电动汽车节能导航的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，通过有向图建模道路网络；

S2，采用贝叶斯模型设定高斯与对数高斯能量模型，通过所述建模道路网络得到每个路段e的能耗，设定车辆沿各个边匀速行驶，得到近似能耗的公式：

（1）；

其中，是车辆质量、是滚动阻力系数、是前表面面积、是空气阻力系数和是动力传动系统效率，这些都是待定参数；重力加速度g和空气密度ρ为已知常数；而路段长度、速度和倾角与路段e有关；

设定由路段e的观测能耗遵循高斯分布，则在平均能耗上使用高斯共轭先验：

（2）

或者通过对数-高斯似然和先验分布来建模非负边权重：

（3）

对于的常量，选择和；

S3，确定在线学习框架，利用所述在线学习框架根据路径的不同路段上观察到的能耗来更新模型参数；

时刻时，衡量在线学习框架的有效性的后悔值定义为：

（4）

其中是任何动作组合的最大奖赏，则累积后悔值为；

S4，引入多臂赌博机重新定义最短路径问题，使用组合半赌博情形，将其与所述在线学习框架中的优化问题联系起来，找到从到的最短路径动作的问题定义为：

（5）；

S5，使用汤普森采样和置信上限两种算法探索环境；

S6，在线学习框架通过让多个智能体同时探索并共享观察到的奖赏信息来加速参数学习速率。

2.根据权利要求1所述的电动汽车节能导航的方法，其特征在于，所述S1步骤的所述道路网络，每条边的权重函数表示车辆通过该路段消耗的总能量。

3.根据权利要求2所述的电动汽车节能导航的方法，其特征在于，所述权重函数通过扩展到一个路径上。

4.根据权利要求1所述的电动汽车节能导航的方法，其特征在于，所述S3步骤的所述确定在线学习框架，首先从近似的参数和可能不准确的估计开始，使用当前估计来解决当前导航任务，然后根据在导航路径的不同路段观察到的能量消耗来更新模型参数，并使用新的参数来解决下一个问题实例。

5.如权利要求1-4任一项所述的电动汽车节能导航的方法的系统，其特征在于，包括：

构建路网模块：用于通过有向图建模道路网络；

能耗建模模块：用于采用贝叶斯模型设定高斯与对数高斯能量模型，建模每个路段e的能耗；

在线学习模块：用于确定在线学习框架，利用所述在线学习框架根据路径的不同路段上观察到的能耗来更新模型参数；

问题重定义模块：用于引入多臂赌博机重新定义最短路径问题，使用组合半赌博情形，将其与所述在线学习框架中的优化问题联系起来，找到从到的最短路径的问题定义；

环境探索模块：用于使用汤普森采样和置信上限两种算法探索环境；

多智能体学习模块：用于在线学习框架通过让多个智能体同时探索并共享观察到的奖赏信息来加速参数学习速率。