申请/专利权人：清华大学

申请日：2022-10-10

公开（公告）日：2022-12-30

公开（公告）号：CN115545484A

主分类号：G06Q10/06

分类号：G06Q10/06;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2022.12.30#公开

摘要：本发明提供一种基于导师学生制框架的车船资源动态调度方法及系统，涉及交通运输和资源调度技术领域。该导师学生制框架包含导师层和学生层，该方法包括：步骤S110，获取待调度资源的多维状态信息；步骤S120，根据多维状态信息，设置待调度资源的基本假设，基本假设包括多个运营区域和多个运营时间段的划分；步骤S130，在导师层，根据基本假设，利用马尔科夫决策过程对待调度资源的运营规划过程建立神经网络模型，并通过强化学习优化神经网络模型，生成当前运营时间段内的指导策略；步骤S140，在学生层，根据指导策略，利用预设的分配模型对待调度资源执行调度行动，并将当前的行动执行结果重新反馈至上述步骤S130。

主权项：1.一种基于导师学生制框架的车船资源动态调度方法，其特征在于，所述导师学生制框架包含导师层和学生层，所述方法包括：步骤S110，获取待调度资源的多维状态信息；步骤S120，根据所述多维状态信息，设置所述待调度资源的基本假设，所述基本假设包括多个运营区域和多个运营时间段的划分；步骤S130，在导师层，根据所述基本假设，利用马尔科夫决策过程对所述待调度资源的运营规划过程建立神经网络模型，并通过强化学习优化所述神经网络模型，生成当前运营时间段内的指导策略；步骤S140，在学生层，根据所述指导策略，利用预设的分配模型对所述待调度资源执行调度行动，并将当前的行动执行结果重新反馈至上述步骤S130。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 基于导师学生制框架的车船资源动态调度方法及系统

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