【摘 要】
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针对大型医用设备人工管理效率低、无法满足应急调度需求的问题,文中提出了基于深度强化学习算法的医用设备应急调度优化技术。使用物联网技术采集大型医用设备日常使用的各类参数,作为后续调度优化算法的样本数据。通过对医用设备调度问题的分析,采用马尔可夫决策过程作为调度优化算法的基础模型,并给出了状态空间、动作空间以及奖惩函数的定义。同时,以贪婪策略作为强化学习的动作探索策略,使用Tanh函数作为激活函数,从
【基金项目】
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湖北省科技厅项目（2018HB00522）；
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针对大型医用设备人工管理效率低、无法满足应急调度需求的问题,文中提出了基于深度强化学习算法的医用设备应急调度优化技术。使用物联网技术采集大型医用设备日常使用的各类参数,作为后续调度优化算法的样本数据。通过对医用设备调度问题的分析,采用马尔可夫决策过程作为调度优化算法的基础模型,并给出了状态空间、动作空间以及奖惩函数的定义。同时,以贪婪策略作为强化学习的动作探索策略,使用Tanh函数作为激活函数,从而提高了对非线性复杂数据的学习能力;使用DDPG算法在经验数据中获得价值估计和行为估计。经测试,文中所提出的医用设备应急调度优化算法可合理安排医用设备的使用,提高其综合利用率,与未使用应急调度算法的情况对比,检查耗时平均缩短了31.2%。
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