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| 基于逆向强化学习的装船时堆场翻箱智能决策 | |
| 引用本文： | 张艳伟,蔡梦蝶.基于逆向强化学习的装船时堆场翻箱智能决策[J].同济大学学报(自然科学版),2021,49(10):1417-1425. |
| 作者姓名： | 张艳伟 蔡梦蝶 |
| 作者单位： | 武汉理工大学 交通与物流工程学院，湖北 武汉 430063 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（60904067） |
| 摘 要： | 集装箱码头装船时堆场翻箱具有时序性与动态性，属于NP（non?deterministic polynomial）难问题。针对常见的顺岸式集装箱码头堆场，以最小化总翻箱次数为优化目标，考虑翻箱对装船连续性及效率的影响，基于马尔科夫决策过程构建装船时堆场翻箱模型，设计逆向强化学习算法。为验证算法的有效性，以随机决策为基准，将设计的逆向强化学习算法与码头常见规则决策、随机决策对比。结果表明，贝位堆存状态不佳时，常见的规则决策不一定优于随机决策；逆向强化学习算法可有效挖掘隐含专家经验，收敛至最小翻箱次数的概率更高，且不同堆存状态下均能更好地限制单次发箱的翻箱次数，可实现装船时堆场翻箱智能决策。 |
| 关 键 词： | 集装箱码头 堆场翻箱 智能决策 马尔科夫决策过程 逆向强化学习 |
| 收稿时间： | 2021/1/14 0:00:00 |
An Inverse Reinforcement Learning Method for Container Relocation in Container Terminal Yard During Loading |
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| ZHANG Yanwei,CAI Mengdie.An Inverse Reinforcement Learning Method for Container Relocation in Container Terminal Yard During Loading[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2021,49(10):1417-1425. | |
| Authors: | ZHANG Yanwei CAI Mengdie |
| Abstract: | |
| Keywords: | container terminal yard relocation intelligent decision-making Markov decision processes inverse reinforcement learning |
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