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基于多智能体强化学习的充电站定价协调方法.docx

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    基于多智能体强化学习的充电站定价协调方法

    前言

    多智能体强化学习（Multi-AgentReinforcementLearning，MARL）作为一种能够处理多个智能体协同或对抗的强化学习方法，近年来在充电站定价问题中的应用越来越广泛。充电站作为电动汽车充电服务的关键设施，其定价策略的合理性直接影响到能源分配效率、用户体验以及充电站的运营效益。多智能体系统能够有效模拟多个充电站在市场中的相互竞争与合作，提供更加动态和灵活的定价策略。

    深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）是结合了深度学习和强化学习的一种技术。

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