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Deep Reinforcement Learning zur Steigerung von Energieeffizienz und Pünktlichkeit von Straßenbahnen

Tesar, Markus ORCID iD icon 1
1 Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Diese Arbeit untersucht, wie die Energieeffizienz und Pünktlichkeit von Straßenbahnen durch den Einsatz von KI gesteigert werden können. Auf zwei Szenarien wird die KI zu je drei Verkehrszeiten trainiert. Die ermittelten Fahrprofile werden mit denen von Fahrern aus dem regulären Fahrgastbetrieb sowie mit einem durch Dynamic Programming ermittelten theoretischen Optimum verglichen. Darüber hinaus werden Transferlernfähigkeiten der KI untersucht.

Abstract (englisch):

This work investigates how the energy efficiency and punctuality of streetcars can be increased by using AI. The AI is trained on two scenarios at three traffic times each. The determined driving profiles are compared with those of drivers from regular passenger operation as well as with a theoretical optimum determined by Dynamic Programming. In addition, transfer learning capabilities of the AI will be investigated.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000155565
Veröffentlicht am 30.03.2023
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2023
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1277-6
ISSN: 1869-6058
KITopen-ID: 1000155565
Umfang XVIII, 246 S.
Serie Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik / Institut für Fahrzeugsystemtechnik ; 108
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Prüfungsdaten 21.10.2022
Prüfungsdatum 21.10.2022
Schlagwörter Straßenbahn, KI, Energieeffizienz, Pünktlichkeit, Modellierung, Light Rail, AI, Energy Efficiency, Punctuality, Modelling
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Gratzfeld, Peter
Sax, Eric
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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