该方法能够在复杂、不确定的交通环境中自适应地生成最优恢复方案。
提升系统对突发事件的快速响应与服务能力恢复水平；②为智慧交通系统中的动态调度、资源优化与韧性评估提供先进的算法支持；③作为深度强化学习与元胞自动机在复杂交通系统建模中交叉应用的教学案例与科研参考，并尝试在不同扰动场景下调试参数以观察模型表现， 内容概要：本文研究了基于元胞神经网络配流与DQN强化学习的公交线网扰动韧性恢复方法，并提供了Matlab代码实现，从而掌握其在实际系统中的部署逻辑与优化路径，熟悉Matlab和强化学习理论，; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验，; 使用场景及目标：①应用于城市公共交通应急管理， ，构建调度决策模型，通过元胞神经网络对城市交通网络进行网格化建模与动态客流分布模拟，深入理解元胞神经网络与DQN的集成机制。
实现对车辆调度、线路调整和资源再分配等控制策略的自主学习与优化，精确刻画扰动下的乘客出行行为演变；结合DQN强化学习算法，; 适合人群：具备一定编程基础。
该研究针对城市公交系统在遭遇线路中断、客流激增等突发扰动时的服务中断问题，研究通过仿真实验验证了该框架在多种扰动场景下的有效性与优越性，从事智能交通系统、城市规划、运筹优化或公共交通运输管理相关研究的研究生、科研人员及工程师。
显著提升公交系统的韧性、鲁棒性与应急响应能力。
提出一种融合元胞神经网络与深度Q网络（DQN）的智能恢复框架，。