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公开(公告)号:CN117726040B
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202311830634.5
申请日:2023-12-27
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/0832 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于DDQN算法的配送车辆动态调度优化方法,属于基于深度强化学习的生鲜配送车辆调度技术领域;本发明将生鲜配送动态车辆调度问题视为连续时间过程,基于SMDP(Semi‑Markov Decision Process)框架进行建模,并采用DDQN(Double Deep Q‑Learning)算法来训练双Agent,在处理“新订单事件”和“车辆事件”时做出调度分配。该方法显著降低了分配空间的组合复杂性,在考虑多个分配限制因素的同时,表现出更好的平均分配时间。通过提高系统资源利用率和调度效率,解决了生鲜配送延迟导致生鲜产品时效性下降的问题。
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公开(公告)号:CN114561398A
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202210215849.5
申请日:2022-03-07
Applicant: 安徽农业大学
IPC: C12N15/29 , C12N15/82 , C07K14/415 , A01H5/08 , A01H6/74
Abstract: 本发明涉及植物基因技术领域,具体涉及红颜草莓硝酸盐转运蛋白基因FaNRT2.7及其应用,本发明提供了红颜草莓硝酸盐转运蛋白基因FaNRT2.7的基因和启动子的克隆与分析及对不同氮形态、硝态氮、激素和其他非生物胁迫的响应模式分析应用,从而根据其不同的响应状态将其应用到筛选种质材料、培育优质品种和应对非生物胁迫中。
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公开(公告)号:CN117726040A
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311830634.5
申请日:2023-12-27
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/0832 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于DDQN算法的配送车辆动态调度优化方法,属于基于深度强化学习的生鲜配送车辆调度技术领域;本发明将生鲜配送动态车辆调度问题视为连续时间过程,基于SMDP(Semi‑Markov Decision Process)框架进行建模,并采用DDQN(Double Deep Q‑Learning)算法来训练双Agent,在处理“新订单事件”和“车辆事件”时做出调度分配。该方法显著降低了分配空间的组合复杂性,在考虑多个分配限制因素的同时,表现出更好的平均分配时间。通过提高系统资源利用率和调度效率,解决了生鲜配送延迟导致生鲜产品时效性下降的问题。
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