【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(60904067)。
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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
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