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集装箱码头堆场龙门吊调度的强化学习方法

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简介：
本研究提出了一种基于强化学习的算法，专门用于优化集装箱码头堆场中的龙门吊调度问题，以提高操作效率和降低成本。 张璐和杨忠振研究了集装箱码头堆场单台龙门吊的最优作业顺序问题，目标是减少集卡等待时间。他们设计了一种基于Q学习算法（一种强化学习方法）的求解方案，以获得不同情况下的最佳操作策略。

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  • 集装箱码头堆场龙门吊调度的强化学习方法
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    本研究提出了一种基于强化学习的算法，专门用于优化集装箱码头堆场中的龙门吊调度问题，以提高操作效率和降低成本。 张璐和杨忠振研究了集装箱码头堆场单台龙门吊的最优作业顺序问题，目标是减少集卡等待时间。他们设计了一种基于Q学习算法（一种强化学习方法）的求解方案，以获得不同情况下的最佳操作策略。
     
  • 塔吊、起重机、龙门吊及集装箱MAX模型
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    本资源包含多种建筑工地常用设备的3D MAX模型，如塔吊、起重机、龙门吊和集装箱等，适用于建筑设计、施工模拟与渲染项目。 塔吊、龙门吊和集装箱的MAX模型非常实用，细节处理得当，功能齐全。
     
  • 龙门吊的数学建模与MATLAB代码
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    本项目探讨了龙门吊系统中关键力学参数的数学模型构建，并通过MATLAB编程实现其仿真运行和优化控制算法。 代码使用MATLAB编写，并包含了四个问题的解答。其中第四问包含动画演示以及视频讲解，较为详细。请注意，在题目所给数据上可能与原题有所区别，需要进行相应的修改。
     
  • 基于强化学习的云工作流调度方法
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    本研究提出了一种利用强化学习技术优化云环境中工作流任务调度的方法，旨在提高资源利用率和执行效率。通过智能算法实现动态调整任务分配策略，有效应对大规模分布式计算挑战。 基于强化学习的云工作流调度算法研究了一种新的方法来优化云计算环境中任务的工作流程安排。这种方法利用了机器学习中的强化学习技术，以提高资源利用率并减少执行时间。通过智能地选择最佳的任务分配策略，该算法能够有效应对动态变化的工作负载，并为各种规模的应用提供高效的解决方案。
     
  • 调度策略优化的深度强化学习算法
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    本研究提出了一种基于深度强化学习的创新算法，专门用于优化复杂系统中的调度策略。通过模拟和迭代学习过程，该方法能够自动发现并实施高效的资源分配方案，显著提升系统的运行效率与性能稳定性。 深度强化学习的调度策略优化算法可以通过研究项目“walk_the_blocks”来进一步探索。该项目致力于通过深度强化学习技术改进调度策略，并提供了一种新颖的方法来解决复杂系统的资源分配问题。
     
  • 自动化集装箱码头AGV电池更换管理和调度优化.rar
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    本研究探讨了在自动化集装箱码头中，如何通过改进AGV（自动引导车）电池更换管理及调度系统来提升运营效率和降低成本。报告分析了当前存在的挑战，并提出了一系列优化策略与解决方案。 自动化集装箱码头AGV换电管理与调度优化.rar 这段文字描述的内容是一个关于自动化集装箱码头上自动导引车（AGV）的换电管理和调度优化的研究或项目文档，文件格式为rar压缩包。如果需要进一步的信息或者具体研究内容，请查看相关学术文献或联系作者获取详细资料。
     
  • 强化学习、深度学习及Actor-critic方法.ppt
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    本PPT探讨了人工智能领域中的强化学习与深度学习技术，并深入分析了Actor-critic方法在两者结合中的应用及其优势。 由于实验室要求每周进行PPT分享汇报，在这一过程中需要花费大量时间整理强化学习、深度学习以及Actor-critic的基本知识点，因此将相关PPT上传供有需要的游客查阅。
     
  • 堆叠技术：堆叠泛化（集成学习）
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    堆叠泛化是集成学习的一种方法，通过将多个模型的输出作为新数据集的输入特征，并利用顶层模型进行预测，从而提高机器学习系统的准确性与稳定性。 堆叠（堆叠概括） 总览： 这是一个简单实用的堆叠库，用Python编写。 用户可以使用scikit-learn、XGBoost和Keras的模型进行堆叠。作为该库的功能之一，在训练后可以保存所有基础模型的预测结果以供进一步分析。 描述： 有时也被称为堆叠泛化，它涉及通过组合其他几个学习算法的预测来训练一个学习算法。基本思想是使用一组基础分类器，然后用另一个分类器将它们的预测结合起来，从而减少泛化误差。 对于理解堆栈和集成学习非常有帮助。 用法说明： 请参阅示例代码运行： 要执行这些示例，请在终端中输入 sh run.sh 。注意： 1. 在数据/输入目录下设置训练集和测试集； 2. 从原始数据集中创建的特征必须存储于数据/输出/特征目录下。 3. 堆栈模型定义位于scripts文件夹下的scripts.py文件内，需要在该脚本中定义创建的功能。 详细用法： 1. 设置训练数据及其目标变量和测试集； 2. 定义基础学习器的预测结果存储路径。
     
  • DQLearning-Toolbox: 深度强化学习的Q-Learning工具箱
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    DQLearning-Toolbox是一款专为深度强化学习设计的Q-Learning算法实现工具箱，旨在简化用户在实验和应用中的操作流程。 强化学习工具箱（DRLToolbox）概述：该项目建立了一个集成深度强化学习训练、训练结果可视化、调参、模型版本管理等功能于一体的工具箱，并提供小游戏对算法进行测试学习，以帮助用户了解深度强化学习的乐趣并协助开发者的研究。 配置情况： - Python 3 - TensorFlow-gpu - pygame - OpenCV-Python - PyQt5 - systhreading - multiprocessing - shelve - os - sqlite3 - socket - pyperclip - flask - glob - shutil - numpy - pandas - time - importlib 如何运行？ 通过运行run_window.py文件可以启动窗口界面，其中包括主界面和设置界面。更多功能详情请参阅项目报告。 什么是强化学习？详见报告内容。 最终表现： 以贪吃蛇为例，在超过500万次的训练（耗时48小时以上）后，共完成36171局游戏。每局得分情况如图所示。