标题：Dash基于深度强化学习的智能停车分配问题预测(DQN+Keras)

以下是基于深度强化学习的智能停车分配问题的毕业设计基本框架，使用DQN（深度Q网络）和Keras进行实现。这个框架可以分为几个主要部分：

1. 引言

• 背景介绍：智能停车的重要性，现有停车分配方法的不足。
• 研究目标：利用深度强化学习优化停车位分配。

2. 文献综述

• 停车分配算法：传统方法（如贪婪算法、遗传算法等）与现代方法（如深度学习、强化学习）。
• 深度Q网络（DQN）：DQN的基础知识及其在强化学习中的应用。

3. 方法论

3.1 环境建模

• 状态空间：定义状态，包括可用停车位、车流量、历史停车数据等。
• 动作空间：定义可采取的动作，如分配特定车位给特定车辆。
• 奖励机制：设计奖励，以激励系统优化停车分配（如减少停车时间、提高车位利用率等）。

3.2 DQN算法

• 网络结构：使用Keras构建DQN网络，包括输入层、隐藏层和输出层。
• 经验回放：实现经验回放机制以提高训练效率。
• 目标网络：使用目标网络来稳定训练过程。

4. 实验设计

4.1 数据集

• 数据来源：如实际停车场数据、模拟数据集等。
• 数据预处理：对数据进行清洗和标准化。

4.2 实验设置

• 训练与测试集划分：将数据分为训练和测试集。
• 超参数设置：如学习率、折扣因子、批处理大小等。

5. 实验结果

• 性能评估：使用指标如停车时间、车位利用率等评估算法效果。
• 可视化：使用图表展示训练过程和结果。

6. 讨论

• 结果分析：分析DQN在停车分配中的表现，与其他方法进行比较。
• 局限性：算法的局限性和适用场景。

7. 结论与未来工作

• 研究总结：总结本研究的贡献和发现。
• 未来工作：提出进一步研究的方向，如多智能体系统、跨时段优化等。

8. 参考文献

• 列出相关的文献和研究资料。

附录

• 提供代码示例、实验数据等。

代码实现：