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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明公开了一种港口集疏运车辆动态智能调度方法，包括：构建车辆任务选择决策单元模型MDP‑VTS，该模型包括车辆指派模型和动态任务分配模型，两模型之间的关系如图2所示；其中车辆指派模型是在任务开始执行前选派将要执行集疏运任务的车辆，动态任务分配模型则是根据车辆当前的任务执行状况以及总体任务信息为车辆实时分配任务；所述车辆任务选择决策单元模型MDP‑VTS的动作任务选择策略通过Res‑D3QN算法求解获得；将求解过程分为学习阶段和应用阶段，所述学习阶段采用多轮增量学习进行Q网络参数的训练更新；所述应用阶段先进行模拟指派优选车辆指派方案，然后进行动态任务分配。本方法能够根据任务和作业环境变化动态制定适应性的车辆智能调度指派方案。
主权项：1.一种港口集疏运车辆动态智能调度方法，其特征在于，包括：构建车辆任务选择决策单元模型，该模型包括车辆指派模型和动态任务分配模型；其中车辆指派模型是在任务开始执行前选派将要执行集疏运任务的车辆，动态任务分配模型则是根据车辆当前的任务执行状况以及总体任务信息为车辆实时分配任务；所述车辆任务选择决策单元模型的动作任务选择策略通过Res-D3QN算法求解获得；将求解过程分为学习阶段和应用阶段，所述学习阶段采用多轮增量学习进行Q网络参数的训练更新；其中，强化学习部分利用Q网络进行动作决策，在车辆执行集装箱运输任务的过程中不断获取训练样本扩充经验池；深度学习部分则利用经验池中的样本不断更新Res-D3QN网络参数；所述应用阶段先进行模拟指派优选车辆指派方案，然后进行动态任务分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种港口集疏运车辆动态智能调度方法
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