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山区铁路线路优化的深度强化学习方法

摘要

本发明提出了一种山区铁路线路优化的深度强化学习方法,属于通信技术领域。本发明从组合优化的角度对提出了一种基于深度强化学习的山区铁路线路优化新框架,称为深度确定性政策梯度,重新设计了目标函数、环境、状态和动作,同时考虑各种对齐约束,深度确定性政策梯度模型生成铁路线形解决方案,无需预先确定交叉口或HPI的垂直点数量,也无需首先找到初始走廊。本发明深度确定性政策梯度模型生成铁路线形解决方案,无需预先确定交叉口或HPI的垂直点数量,也无需首先找到初始走廊,提高了运算效率。

著录项

  • 公开/公告号CN114819286A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-07-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广州大学;

    申请/专利号CN202210338385.7

  • 申请日2022-04-01

  • 分类号G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/10;G06Q50/30;

  • 代理机构广州高炬知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘志敏

  • 地址 510006 广东省广州市大学城外环西路230号

  • 入库时间 2023-06-19 16:28:30

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