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基于強化學習的超啟發(fā)算法的車輛路徑優(yōu)化方法

658   編輯：管理員   來源：中冶有色技術網(wǎng)  
2023-03-19 06:59:02
一種基于強化學習的超啟發(fā)算法的車輛路徑優(yōu)化方法，包括以下步驟：步驟1車輛路徑問題分析；步驟2初始化；步驟3經(jīng)驗池、序列池存儲；步驟4解的接受保留；步驟5判斷經(jīng)驗池容量，容量足夠則進入步驟8學習，未滿，則進入步驟6；步驟6選擇Action；步驟7保留最優(yōu)解；步驟8選擇學習樣本，并初始化神經(jīng)網(wǎng)絡；步驟9神經(jīng)網(wǎng)絡學習更新；步驟10更新目標值網(wǎng)絡；步驟11判斷學習結束情況，學習未結束，則進入步驟8繼續(xù)學習更新；反之，則進入步驟6選擇Action，返回主循環(huán)；步驟12程序結束，輸出車輛路徑距離最優(yōu)值及最優(yōu)值路徑序列。本發(fā)明提供了一種高層選擇策略為強化學習的超啟發(fā)算法的車輛路徑優(yōu)化方法。
聲明：
“基于強化學習的超啟發(fā)算法的車輛路徑優(yōu)化方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)
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