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（1）混合动力汽车动作空间设计与混合策略融合
针对多片离合器串并联混合动力汽车复杂的动力传输结构，能量管理的核心挑战在于如何实时分配发动机与电机的扭矩，以及决定离合器的结合与分离状态。核心内容首先构建了基于深度强化学习的混合动作空间：包含离散动作（如驱动模式切换：纯电、串联、并联）和连续动作（如发动机转速、扭矩分配比）。为了让神经网络能够同时输出这两种类型的动作并保持可导性，采用了Gumbel-Softmax重参数化技巧，使得Actor网络能够端到端地进行反向传播训练。此外，为了克服单纯依靠强化学习在训练初期探索效率低下且易产生危险动作的缺点，研究将基于工程经验的规则控制策略与深度强化学习相结合。在训练早期或极端工况下，利用规则策略对动作进行约束或引导，确保车辆运行在安全边界内，随着训练的深入，逐渐增加强化学习智能体的主导权，从而实现从“规则模仿”到“自主优化”的平滑过渡。
（2）改进的采样机制：ERE与PER的引入
为了提升算法的数据利用效率和收敛速度，核心方案对经验回放机制进行了深度优化。传统的随机采样方法可能忽略了近期产生的高价值样本。为此，引入了“强调近期经验而不忘记过去”（ERE）采样策略。该策略根据数据的产生时间动态调整采样概率，使得智能体更多地在最近生成的经验序列上进行更新，这符合策略梯度算法在线学习的特性，能够更快地适应当前策略分布的变化。同时，结合优先级经验回放（PER），根据时间差分误差（TD-error）的大小赋予样本不同的优先级，TD-error越大的样本说明智能体对其预测越不准确，具有更高的学习价值。将ERE与PER融合应用于Soft Actor-Critic（SAC）算法框架中，形成了SAC-ERE和SAC-PER变体，显著提升了样本的挖掘深度，使得能量管理策略在有限的驾驶循环数据中能够更快地学到最优控制律。
（3）S2A3C算法架构的设计与能耗优化验证
针对现有基于Actor-Critic算法（如SAC和TD3）在Q值估计中存在的过高估计（Overestimation）偏差问题，核心内容提出并实现了一种创新的S2A3C（Soft Twin Actor Triple Critic）算法。该架构包含两个Actor网络（Twin Actor）和三个Critic网络（Triple Critic）。三个Critic网络并行评估当前状态动作对的Q值，并在计算目标Q值时取三者中的最小值，这一机制比传统的双Q网络更严格地抑制了Q值的过高估计，从而引导策略向更稳健的方向更新。Twin Actor的设计则增加了策略搜索的多样性。结合上述的ERE采样方法，形成了最终的S2A3C-ERE算法。在NEDC、CLTC-P和WLTC等国际标准行驶工况下的仿真验证表明，S2A3C-ERE算法能够更精准地控制发动机工作在高效区间，有效减少模式切换带来的能量损耗。与基准算法相比，该策略在维持电池荷电状态（SOC）平衡的同时，显著降低了燃油消耗和综合能耗，证明了Triple Critic架构在处理混合动力能量管理这种高维、非线性控制问题上的优越性。
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np class Actor(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim=256): super(Actor, self).__init__() self.l1 = nn.Linear(state_dim, hidden_dim) self.l2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.mean = nn.Linear(hidden_dim, action_dim) self.log_std = nn.Linear(hidden_dim, action_dim) def forward(self, state): x = F.relu(self.l1(state)) x = F.relu(self.l2(x)) mean = self.mean(x) log_std = self.log_std(x) log_std = torch.clamp(log_std, -20, 2) return mean, log_std def sample(self, state): mean, log_std = self.forward(state) std = log_std.exp() normal = torch.distributions.Normal(mean, std) x_t = normal.rsample() # Reparameterization trick action = torch.tanh(x_t) return action class TripleCritic(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim=256): super(TripleCritic, self).__init__() # Critic 1 self.l1_1 = nn.Linear(state_dim + action_dim, hidden_dim) self.l2_1 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.l3_1 = nn.Linear(hidden_dim, 1) # Critic 2 self.l1_2 = nn.Linear(state_dim + action_dim, hidden_dim) self.l2_2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.l3_2 = nn.Linear(hidden_dim, 1) # Critic 3 self.l1_3 = nn.Linear(state_dim + action_dim, hidden_dim) self.l2_3 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.l3_3 = nn.Linear(hidden_dim, 1) def forward(self, state, action): sa = torch.cat([state, action], 1) q1 = F.relu(self.l1_1(sa)) q1 = F.relu(self.l2_1(q1)) q1 = self.l3_1(q1) q2 = F.relu(self.l1_2(sa)) q2 = F.relu(self.l2_2(q2)) q2 = self.l3_2(q2) q3 = F.relu(self.l1_3(sa)) q3 = F.relu(self.l2_3(q3)) q3 = self.l3_3(q3) return q1, q2, q3 class S2A3C_Agent: def __init__(self, state_dim, action_dim): self.actor = Actor(state_dim, action_dim) self.actor_optimizer = torch.optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=3e-4) self.critic = TripleCritic(state_dim, action_dim) self.critic_optimizer = torch.optim.Adam(self.critic.parameters(), lr=3e-4) self.gamma = 0.99 self.tau = 0.005 def update(self, replay_buffer, batch_size=64): state, action, reward, next_state, done = replay_buffer.sample(batch_size) # Conceptual sample with torch.no_grad(): next_action = self.actor.sample(next_state) target_q1, target_q2, target_q3 = self.critic(next_state, next_action) # Minimize over three critics to reduce overestimation target_q = torch.min(torch.min(target_q1, target_q2), target_q3) target_value = reward + (1 - done) * self.gamma * target_q current_q1, current_q2, current_q3 = self.critic(state, action) critic_loss = F.mse_loss(current_q1, target_value) + \ F.mse_loss(current_q2, target_value) + \ F.mse_loss(current_q3, target_value) self.critic_optimizer.zero_grad() critic_loss.backward() self.critic_optimizer.step() # Actor update new_action = self.actor.sample(state) q1, q2, q3 = self.critic(state, new_action) actor_loss = -torch.min(torch.min(q1, q2), q3).mean() self.actor_optimizer.zero_grad() actor_loss.backward() self.actor_optimizer.step() # Simulating agent initialization state_dim = 12 # Speed, SOC, Torque demand, etc. action_dim = 2 # Engine torque, Motor torque split agent = S2A3C_Agent(state_dim, action_dim) print("S2A3C Agent Initialized with Triple Critic Architecture.")完整成品运行代码，根据难度不同，50-200
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