本研究采用强化学习技术优化列车运行策略，旨在降低能耗的同时确保服务质量，为城市轨道交通提供了一种有效的节能减排解决方案。
强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的一种范式和方法论。它主要用于描述并解决智能体在与环境交互过程中通过策略优化以实现回报最大化或达成特定目标的问题。其特点是没有监督数据，只有奖励信号。
强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。根据不同的条件，强化学习可以分为基于模式和无模式两种类型，以及主动式和被动式的区别。此外还有逆向、阶层及部分可观测系统的强化学习等变种。求解这类问题所用的方法包括策略搜索算法与值函数方法。
这种学习方式受到行为主义心理学的启发，在线学习中强调探索与利用之间的平衡。不同于监督学习和非监督学习，它不需要预先给定数据，而是通过环境对动作的反馈来获得信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论及自动控制等领域得到了讨论，并被用于解释有限理性条件下的均衡状态以及设计推荐系统和机器人交互系统等应用中。
一些复杂的强化学习算法展示了解决复杂问题的通用智能潜力，在围棋和电子游戏中甚至可以达到人类水平的表现力。此外，它也被应用于工程领域如Facebook开发了Horizon平台来优化大规模生产系统的性能；在医疗保健方面RL技术也能够为患者提供治疗策略，并且基于以往的经验找到最优方案而不需要生物数学模型等先验信息。
总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境互动以最大化累积奖励为目标的学习过程，在许多领域都展现出了巨大的应用潜力。
5星
