[发明专利]一种基于深度强化学习的动态路径优化问题求解方法有效
申请号: | 202010855264.0 | 申请日: | 2020-08-24 |
公开(公告)号: | CN112116129B | 公开(公告)日: | 2022-11-01 |
发明(设计)人: | 刘弘;张子臻 | 申请(专利权)人: | 中山大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06N20/00;G06Q10/08 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 张金福 |
地址: | 510275 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于深度强化学习的动态路径优化问题求解方法,包括以下步骤:S1:动态路径优化问题定义;S2:构建深度强化学习框架,所述深度强化学习框架包括四个组成部分,分别为状态、智能体、动作和奖励,所述状态包括所有顾客及所有点对之间预计所需要的通行时间,所述智能体在不同状态下进行决策,得到对应的动作,所述动作为下一位访问的顾客,所述奖励为从仓库点出发,访问所有顾客后回到仓库点所需要的时间;S3:利用深度强化学习框架得出优化后的路径。本发明利用了深度强化学习算法,将动态路径优化问题的动态环境嵌入到模型中,使得模型能感知到环境的动态变化,从而使其在极短时间内得到一个较优的解。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 强化 学习 动态 路径 优化 问题 求解 方法 | ||
【主权项】:
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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