案。 具体实施步骤如下： 1. 状态空间定义：将系统状态建模，包括当前列车位置、乘客数 量、列车运行状态等信息。 2. 动作空间定义：根据不同的调度策略，定义可能的调度动作， 例如加速、减速、延迟发车或临时加班等。 3. 奖励函数设计：设计合理的奖励机制，使得智能体能够获得对 其行为的即时反馈。奖励可以是基于列车准点率、乘客满意度 或运营成本等量化指标。 4. 强化学习算法选择：选择适合的强化学习算法，如