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摘要
为了将智能Agent技术架构应用于机场货运业务的仿真模型开发,以机场货运资源优化为目标,提出了将深度强化学习与机场货运业务仿真模型结合的决策支持系统框架,用仿真数据实现对深度学习网络的训练,运用深度学习网络优化模型中的调度方案。训练成熟的系统采取在线模式,可以用于实时优化货运流程的调度方案。为了验证架构的有效性,在Anylogic仿真平台进行模型开发和实验,并将深度强化学习的调度与OptQuest的优化结果进行比较。结果表明,在保证机场货运业务有序进行的基础上,深度强化学习可以更好地对机场货运业务进行优化。
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