[发明专利]基于谱聚类和深度对偶网络的组合优化算法在审
| 申请号： | 202110718656.7 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113435507A | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 邵健锋;朱国全;郑银 | 申请（专利权）人： | 深圳市今天国际物流技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙岗*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于谱聚类和深度对偶网络的组合优化算法，通过强化学习深度神经网络Dueling DDQN、提升智能体总体行为空间的维度，利用无向图的谱聚类方法对智能体提供基于人工优化组合经验的行为指导，且在优化目标或约束条件的频繁变化的情况下，仍能保证高效的计算速度且优化结果不受影响，多条件约束下的公路运输拼车组单调度环节的组合优化效率，通过实际订单检验，算法计算出的配载调度方案，用相同一套运费计算规则进行验算，运费低于人工水平，并完全满足所有约束条件。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 谱聚类 深度 对偶 网络 组合 优化 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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