关键词：混合动力汽车;最大熵逆向强化学习;能量管理策略;正向强化学习
摘 要：能量管理策略是混合动力汽车关键技术之一。随着计算能力与硬件设备的不断升级，越来越多的学者逐步开展了基于学习的能量管理策略的研究。在基于强化学习的混合动力汽车能量管理策略研究中，智能体与环境相互作用的导向是由奖励函数决定。然而，目前的奖励函数设计多数是主观决定或者根据经验得来的，很难客观地描述专家的意图，所以在该条件不能保证智能体在给定奖励函数下学习到最优驾驶策略。针对这些问题，本文提出了一种基于逆向强化学习的能量管理策略，通过逆向强化学习的方法获取专家轨迹下的奖励函数权值，并用于指导发动机智能体和电池智能体的行为。之后将修改后的权重重新输入正向强化学习训练。从油耗值、SOC变化曲线、奖励训练过程、动力源转矩等方面，验证该权重值的准确性以及在节油能力方面具有一定的优势。综上所述，该算法的节油效果提高了5%～10%。
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