[发明专利]一种基于深度强化学习的面料裁剪优化方法有效
| 申请号： | 202010187114.7 | 申请日： | 2020-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN111368453B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 张发恩;周鹏程 | 申请（专利权）人： | 创新奇智（合肥）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q50/04;G06N3/044;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/092;G06F113/12 |
| 代理公司： | 深圳珠峰知识产权代理有限公司 44899 | 代理人： | 黄伟 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市高新区习友路333*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的面料裁剪优化方法，包括如下步骤：步骤S1，通过神经网络感知零件在面料上的初始排布状态；步骤S2，根据预设的强化学习算法，对所述零件在所述面料上的排布方案进行优化，并输出优化结果；步骤S3，结合排布方案优化效果定义优化模型的奖惩函数，并基于所述奖惩函数重新训练所述优化模型，所述优化模型用于对所述零件在所述面料上的排布方案进行优化。本发明对于面料排布优化的过程方法简单、优化速度快，并且具有良好地排布优化效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 面料 裁剪 优化 方法 | ||
【主权项】：
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