| 基于逆向强化学习的装船时堆场翻箱智能决策 |
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| 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 |
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| 作者姓名： | 张艳伟 蔡梦蝶 |
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| 作者单位： | 武汉理工大学 交通与物流工程学院，湖北 武汉 430063 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（60904067） |
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| 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。
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| 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： | 2021-01-14 |
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 |
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| Authors: | ZHANG Yanwei CAI Mengdie |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | container terminal yard relocation intelligent decision-making Markov decision processes inverse reinforcement learning |
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