2026年10月30日，第三届中欧科学家论坛在德国法兰克福举行。波兰AGH科技大学Peng Mei博士在机器人平行论坛发表题为“面向混合动力汽车智能能量管理的深度强化激励学习”的演讲，介绍了兼顾燃油经济性与电池电量管理的研究方法。

Peng Mei博士简介：现任波兰AGH科技大学助理教授，主要研究智能交通系统、电池管理系统、数据驱动控制及电动汽车能量管理。他已在国际同行评审期刊发表论文40余篇，曾获第13届EAI传感器系统与软件会议最佳论文奖，以及CompAuto 2022和ICCAR 2022最佳报告奖，现任《Cyber-Physical Systems》副主编。

报告的主要内容

演讲围绕混合动力汽车在不同驾驶工况下的能量管理展开，介绍了将软演员—评论家算法（SAC）与激励式奖励机制相结合的深度强化学习框架。研究分别考察了面向电池电量维持、降低燃油消耗及兼顾两者的三类激励策略。

报告将该方法与Q-learning、DQN、DDPG、TD3及标准SAC等算法进行比较。WLTP驾驶循环下的仿真结果显示，该方法改善了燃油经济性，并保持了稳定的电池电量管理。研究还采用不同驾驶者采集的驾驶循环开展人在环实验，考察实时适用性及对驾驶行为差异的适应能力。

报告的主要观点

报告指出，通过奖励机制协调燃油消耗与电池荷电状态管理目标，有助于提高能量管理策略的灵活性和适应性。仿真与人在环实验为进一步探索智能网联汽车的实际应用提供了研究依据。

（文 辛月）