基于深度強化學習的收割機省內(nèi)協(xié)同調(diào)度優(yōu)化策略

摘要： 針對目前多機多地塊間調(diào)度作業(yè)存在效率低、成本高等問題，該研究構建了以收割機地塊間轉(zhuǎn)移成本最小為目標的協(xié)同調(diào)度模型，設計了基于深度強化學習的收割機協(xié)同調(diào)度優(yōu)化算法(inter-regional collaborative optimization scheduling algorithm based on deep reinforcement learning,DRL-ICOSA... （共10頁）