一种基于多智能体强化学习与用户偏好的电动汽车充电站推荐方法

本发明公开一种基于多智能体强化学习与用户偏好的电动汽车充电站推荐方法，其包括以下步骤：S1.1：构建基于马尔可夫决策过程（MDP）的动态智能电动汽车充电站推荐（EVCSR）框架，明确框架的决策周期、状态空间、动作集、奖励函数及状态‑动作转移概率，该种基于多智能体强化学习与用户偏好的电动汽车充电站推荐方法，通过一体化框架，有效解决传统方法个性化需求不足、多车协同弱、高维状态决策低效的问题，显著提升城市尺度下电动汽车充电站推荐的准确性、实时性与用户体验，可为充电设施优化与电网调度提供支撑。