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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司物资分公司;国网福建省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日：2023-12-14
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117952511A
主分类号：G06Q10/087
分类号：G06Q10/087;G06Q10/0631;G06Q10/04;G06N20/00;G06Q50/06
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明涉及一种基于强化学习的电网物资定额管理方法，包括：构建强化学习模型，所述强化学习模型中定义物资数量为环境状态、物资出库数量和购买数量为调控动作、调控动作所改变的物资利用率为奖励；不同种类的物资设有不同的利用率计算式；训练所述强化学习模型，包括：采取贪婪策略确定调度动作；在每个时间步，智能体根据当前状态采取动作，计算下一状态、奖励并更新价值函数；输入各仓库的物资数量和物资利用率至训练完毕的强化学习模型，得到最优调控动作。
主权项：1.一种基于强化学习的电网物资定额管理方法，其特征在于，包括以下步骤：构建强化学习模型，所述强化学习模型中定义物资数量为环境状态、物资出库数量和购买数量为调控动作、调控动作所改变的物资利用率为奖励；不同种类的物资设有不同的利用率计算式；训练所述强化学习模型，包括：采取ε贪婪策略确定调度动作；在每个时间步，智能体根据当前状态采取动作，计算下一状态、奖励并更新价值函数；输入各仓库的物资数量和物资利用率至训练完毕的强化学习模型，得到最优调控动作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司物资分公司;国网福建省电力有限公司;国家电网有限公司 一种基于强化学习的电网物资定额管理方法
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