为实现通勤走廊内机动公交接驳方案的科学设计，将其韧性恢复过程视为复杂环境中接驳方案经过探索迭代实现韧性提升的双层规划。引入深度强化学习算法构建上层规划，采用价值函数神经网络拟合突发事件与出行者集群行为对接驳方案调整的反应函数，训练接驳方案达到决策目标。下层规划运用元胞神经网络模拟数据智能背景下的集群出行行为。实例研究表明，这个方法可以通勤走廊韧性得到有效提升，而集群行为会对韧性恢复产生负面影响。
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