[发明专利]一种基于深度强化学习的自动化停车场调度方法有效

专利信息
申请号: 201910647303.5 申请日: 2019-07-17
公开(公告)号: CN110555584B 公开(公告)日: 2021-04-06
发明(设计)人: 禹鑫燚;杜丹枫;欧林林;卢靓 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/26;E04H6/42
代理公司: 杭州天正专利事务所有限公司 33201 代理人: 王兵;黄美娟
地址: 310014 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种基于深度强化学习的自动化停车场调度方法,包括:步骤1:建立自动化停车场的环境;步骤2:定义泊车机器人的运行代价;步骤3:建立环境、智能体模型及设定奖励值;步骤4:对DQN算法进行改进;步骤5:使用改进的DQN算法进行训练。本发明使用对DQN算法进行改进,相对于使用一般的DQN算法,训练效率更高;在样本数据结构方面,保存了状态信息及该状态下所有动作的价值,相对于传统的保存状态之间的转移形式,能在训练前期获得较为准确的价值估计,避免价值模型陷入局部最优解。
搜索关键词: 一种 基于 深度 强化 学习 自动化 停车场 调度 方法
【主权项】:
1.一种基于深度强化学习的自动化停车场调度方法,包括如下步骤:/n步骤1:建立自动化停车场的环境;/n自动化停车场包含一个入口,一个出口,一定数量的库位以及障碍物,并以栅格化的地图形式表示各个部分,其中白色栅格是库位,灰色区域是通行道路,黑色是障碍物,E表示入口,O表示出口;将自动化停车场的库位状态表示为P,其中包含的库位数量为M,则P={p
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