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公开(公告)号：CN117540891A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311662163.1
申请日：2023-12-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06N20/00 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔可夫奖励的竞拍迭代及调度方法和装置，首先，结合实际物流场景建立了MAPD问题的数学模型；其次，提出了一种新的任务分配与路径规划的耦合方法，根据任务的创建时间、截止时间及动态路径距离设计拍卖成本函数，基于随迭代情况和路径动态变化的投标估值重新设计竞拍程序；最后引入了强化学习中的马尔可夫奖励进一步提升系统性能。本发明首次将强化学习与拍卖竞价程序耦合，引入马尔可夫奖励概念，进一步提升了算法性能。在保证实时性的前提下，与现有算法相比，该拍卖算法生成的任务分配方案能实现接近全局最优解，平均总旅行距离大大缩短，任务总完成时间也随之减少。
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