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hybrid electric vehi的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
國立虎尾科技大學 工業管理系工業工程與管理碩士班 陳盈彥所指導 林育翎的 多趟次多艙種具時窗限制之物流配送派車策略最佳化模型研究 （2021），提出hybrid electric vehi關鍵因素是什麼，來自於派車策略、車輛路徑問題、時窗、多趟次、多艙種。
而第二篇論文逢甲大學 自動控制工程學系 林昱成、陳鏡崑所指導 楊濟帆的 基於反向步進之強化學習方法於全車主動懸吊系統控制器設計 （2019），提出因為有 全車主動懸吊系統、反向步進法、強化學習、深度確定性策略梯度、乘坐舒適性、強健性的重點而找出了 hybrid electric vehi的解答。
多趟次多艙種具時窗限制之物流配送派車策略最佳化模型研究
為了解決hybrid electric vehi 的問題，作者林育翎 這樣論述：
本研究針對具有多趟次(multiple trips)、多艙種(multiple compartments) 和時窗限制(time window constraints)等特性的物流中心配送問題提出一種新穎的派車策略最佳化規劃模型，主要目的是在配送據點指定的有效時窗限制內，將不同存儲方式的不同類型產品在不同的車輛艙種內進行配置，在物流車儲存容量有上限以及允許車輛可多趟次回到物流中心補貨再配送的 情況下，將產品完整地交付到門店位置。本研究構建了滿足實際情況和需 求的數學規劃模型，以台灣一家生鮮食材物流中心為實務案例進行驗證，透過具有 ILOG CPLEX 求解器的 AIMMS 最佳化建模軟體來尋
找最佳配送路徑，並藉由敏感性分析來確認哪些參數更具有影響力，主要目標是盡量 減少送貨車輛的總數目，次要目標是減少總送貨距離和司機每次行程的工資成本，以找到最佳配送路線與派車策略。
基於反向步進之強化學習方法於全車主動懸吊系統控制器設計
為了解決hybrid electric vehi 的問題，作者楊濟帆 這樣論述：
誌謝 i中文摘要 iiAbstract iv圖目錄 viii表目錄 xi符號表 xii第一章 序論 11.1 研究背景與動機 11.2 國內外相關研究 31.3 研究貢獻 5第二章 系統簡介 72.1 全車主動式懸吊系統 82.2 隨機路面不平整模型 142.3 反向步進法 162.4 強化學習 212.5 基於模型強化學習(Model-Based RL) 232.6 無模型式強化學習(Model-Free RL) 262.7 深度確定性梯度策略 38第三章 全車主動式懸吊系統之控制器設計 433.1 全車主動式懸吊系統之獎勵函數 453.2 深度確定
性策略梯度最佳控制策略 54第四章 實驗與模擬結果 58第五章 結論與未來工作 845.1 結論 845.2 未來工作 84參考文獻 85