基于强化学习的城市交通大数据驱动的疫情防控资源智能调度优化策略

伴随着城市化进程加快与全球化进一步推进，城市交通系统变得越来越复杂，与此同时突发公共卫生事件如新冠疫情的也不断暴发，给城市疫情防控资源高效调度带来严峻的挑战。疫情防控资源包括医疗物资，人员和检测设备，这些资源的合理配置和及时调度对疫情防控效果有着直接影响。传统资源调度方法通常依靠人工经验与固定规则来处理复杂多样的城市交通环境与发展形势[1]。近年来，强化学习是人工智能领域中的一个重要分支，由于具有可以通过与周围环境互动来持续优化决策策略等特点，给疫情防控资源智能调度带来了新思路。城市交通大数据中包含大量时空信息，可以实时地反映城市交通流量和人员流动的动态变化情况，从而为加强学习模型训练奠定数据基础 [2]。所以，对城市交通大数据推动下疫情防控资源智能调度与优化策略进行研究，以加强学习为手段，具有一定的实践意义。

一、强化学习在资源调度领域的应用基础

1.1 强化学习基本原理与模型构建

强化学习是一种机器学习技术，它通过智能体与其环境之间的互动，旨在通过最大化的累计奖励来掌握最佳的行为策略。它的核心要素由智能体，环境，状态，行动，奖励等构成。在城市交通大数据推动下的疫情防控资源调度情景下，智能体可被视为一个资源调度系统，而环境是一个城市交通网络及其发展状况错综复杂 [3]。该状态包含了如交通流量、疫情分布、资源储备等多个方面的信息，其行动与资源分配、运输路线选择等决策行为相对应，而奖励的设定则是基于资源调度的实际效果，例如疫情防控成效和资源的使用效率等。通过建立适当的马尔可夫决策过程（MDP）模型，我们可以将资源调度问题转换为在强化学习框架下的决策问题，从而为后续的算法设计和优化打下坚实的基础。

1.2 强化学习算法选择与改进

根据疫情防控资源调度特点，有必要选择恰当的强化学习算法。像Q-learning、Sarsa 和深度 Q 网络（DQN）这样的常用算法都有其各自的长处和短处。Q-learning 算法具有简单、直观的特点，但是在处理大规模的状态空间时会出现效率问题；DQN 将深度学习强大的感知能力与强化学习决策能力相结合，能较好地应对复杂城市交通大数据环境。但DQN 亦有一些问题如过估计的问题有待完善。作为一个例子，我们使用双 DQN（Double DQN）来减轻过估计的问题，并通过优先经验回放（Prioritized Experience Replay）来提高样本的使用效率。除此之外，我们还可以借助策略梯度算法，例如演员- 评论家（Actor-Critic）算法，来实现策略的直接优化，从而提升调度决策的稳定性和准确度。

1.3 强化学习在资源调度中的优势与挑战

强化学习对疫情防控资源调度有明显的优势。它能依据实时数据对调度策略进行动态调整，以适应城市交通与发展中的不确定性因素。强化学习模型在与周围环境持续互动过程中，能够学习出最佳资源分配方案、提升资源利用效率、减少疫情防控成本。但在强化学习的过程中也遇到了一定的挑战。城市交通大数据的高维度，高噪声和动态变化使得强化学习模型难以训练。另外，资源调度问题一般都具有大规模，多目标和多约束的特点，因此如何设计高效的强化学习算法以应对上述问题是有待深入研究的重点[4]。

二、城市交通大数据在疫情防控资源调度中的作用

2.1 城市交通大数据的来源与特征

城市交通大数据的来源很广，主要有交通传感器 ,GPS 设备和手机信令数据以及公共交通刷卡记录。这类资料的特点是时空分辨率较高，覆盖范围较广，实时性较好。交通传感器能够对路面车辆流量，车速等进行实时监控；GPS 设备可以记录汽车行驶轨迹；手机信令数据能够反映出人员流动状况；乘客的出行信息可以通过公共交通的刷卡记录来获取。将这些多源异构数据进行整合与分析，能够全面掌握城市交通运行状态及人员流动方式，从而为疫情防控资源调度工作提供大量信息支撑[5]。

2.2 交通大数据对疫情传播的影响分析

城市交通和疫情传播息息相关。人员流动与集聚是一种重要的疫情扩散方式，交通大数据能够准确地描绘出人员流动轨迹与集聚区域。对交通流量及人员流动模式进行分析可确定疫情扩散高风险区域及扩散路径。比如在疫情期间，交通枢纽，商业中心以及其他人员密集区域交通流量以及人员流动情况都能成为评判疫情传播风险高低的一个重要标准。另外，交通大数据可应用于评价不同交通方式的传播效应，从而为有针对性地制定疫情防治措施奠定基础。

2.3 基于交通大数据的资源需求预测

精准地对疫情防控资源进行需求预测，是资源调度工作的重点。城市交通的大数据为我们提供了关于人员流动和疫情发展的多维度信息。结合如时间序列分析和神经网络这样的机器学习技术，我们可以构建一个资源需求的预测模型。如基于历史交通数据及资料对不同地区，不同时段医疗物资，检测人员及其他资源需求量进行预测。通过准确预测资源需求，可提前进行资源储备与配置，避免出现资源不足或者浪费现象，提升疫情防控工作效率与成效。

三、基于强化学习的城市交通大数据驱动的疫情防控资源智能调度策略

3.1 调度策略的整体框架设计

以强化学习为核心，构建城市交通大数据驱动疫情防控资源智能调度策略总体框架，由数据采集及预处理，强化学习模型训练，调度决策生成，执行反馈 ⁴ 个部分组成。数据采集及预处理模块，用于采集城市交通大数据及疫情防控有关信息，对其进行清洗，融合及特征提取，从而为强化学习模型的建立提供优质输入数据。强化学习模型训练模块，用于基于所收集的数据使用所选择的强化学习算法训练模型并学习出最佳资源调度策略。调度决策生成模块，用于基于当前城市交通及疫情状态，使用训练后的强化学习模型进行资源调度决策生成。执行反馈模块，负责向强化学习模型反馈调度决策的执行结果，并对模型进行更新与优化 [6]。

3.2 调度策略中的关键问题与解决方法

以强化学习为基础的资源调度策略有几个关键问题亟待解决。比如如何应对大规模状态空间与动作空间。城市交通大数据具有状态空间大、资源调度动作空间大等特点，使得强化学习模型训练变得更加困难。可通过分层强化学习把复杂调度问题拆分成若干子问题单独学习决策。此外，在资源调度中如何兼顾多种目标同样具有挑战性。疫情防控资源调度一般要综合考虑资源运输成本最小化和疫情防控效果最大化的多重目标。多目标强化学习算法，例如多目标Q-learning、多目标 DQN 等，可以通过引入偏好向量或帕累托最优解的概念，在多个目标之间进行权衡和优化。

3.3 调度策略的性能评估与优化

为评价以强化学习为核心的疫情防控资源智能调度策略绩效，需构建适当的评价指标体系。常用评估指标有资源利用率，疫情防控成效和调度响应时间。将其与传统资源调度方法做比较实验可证明加强学习策略具有优越性。同时基于评估结果优化调度策略。可通过在线学习，使强化学习模型运行时不断地适应数据与环境的新变化，增强调度策略鲁棒性与适应性。除此之外，我们还可以融合其他的优化方法，例如遗传算法和模拟退火算法，以优化强化学习模型的参数，从而进一步增强调度策略的执行效果。

四、小结

文章总结了城市交通大数据推动下，以加强学习为核心的疫情防控资源智能调度与优化策略。首先对强化学习应用于资源调度方面的依据进行阐述，主要包括强化学习基本原理，算法选择和改进及其应用于资源调度所面临的优势和挑战。然后说明城市交通大数据对于疫情防控资源调度所发挥的功能，主要包括数据来源和特点，对扩散的影响分析和基于交通大数据进行资源需求预测。最后，对基于强化学习城市交通大数据驱动疫情防控资源智能调度策略进行深入探讨，主要包括整体框架设计，关键问题及解决方法和性能评估及优化等。

以加强学习为主线，城市交通大数据推动下的疫情防控资源智能调度策略，为破解防疫情控资源调度难题提供一种新思路，新途径。利用城市交通大数据、加强学习等优势可使资源调度智能化、动态化、提升疫情防控效率与成效。

参考文献

[1] 杨嘉 . 基于强化学习的边缘计算智能资源优化调度研究 [J]. 信息与电脑 ,2025(1).

[2] 张梓扬 , 胡晓玥 . 基于深度强化学习的智能电网优化调度策略研究 [J].移动信息 , 2025, 47(2):261-263.

[3] 张津源, 蒲天骄, 李烨, 等. 基于多智能体深度强化学习的分布式电源优化调度策略 [J]. 电网技术 , 2022, 46(9):8.

[4] 陆亚楠 , 杨胜春 , 李亚平 , 等 . 基于多智能体深度强化学习的地区电 网 群 体 协 同 优 化 调 度 策 略 [J].Electric Power Information & CommunicationTechnology, 2024, 22(4).

[5] 赵小瑾, 张开宇, 冯冬涵, 等. 基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略 [J]. 陕西电力 , 2022(001):050.

[6] 董昌智 , 车嵘 , 陈颖聪 . 基于多智能体强化学习的云任务调度算法优化与仿真[C]// 第三十六届中国仿真大会论文集.2024.