[发明专利]一种基于博弈强化学习的多式联运动态路径规划方法有效
| 申请号： | 202110423315.7 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113159681B | 公开（公告）日： | 2023-02-14 |
| 发明（设计）人： | 叶峰;覃诗;赖乙宗 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06Q10/0835 | 分类号： | G06Q10/0835;G06N3/04;G06N3/084;G06N3/092 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 蔡克永 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于博弈强化学习的多式联运动态路径规划方法；所述方法包括以下步骤：S1订单处理模块接收用户的订单信息；S2博弈模块根据传入的订单信息计算博弈影响因子；S3并行强化学习模块根据传入的订单信息构建强化学习环境中的状态转移模型，根据所需目标构建强化学习中的奖励，学习单个目标下的Q网络；S4结合博弈因子和单个目标下Q网络进行多目标下的Q表的计算，生成订单初始策略；S5执行订单，根据订单执行情况调整博弈影响因子，调整多目标下的Q网络，直到订单执行完成。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 博弈 强化 学习 联运 动态 路径 规划 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
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