发明专利 已授权

一种基于强化学习的港口多智能体任务分配方法及系统

📄 申请号:CN202411795124.3 📄 发布日:2026/05/25

著录项目信息

申请日
2024-12-09
公开号
CN119273104B
公开日
2025-02-28
申请人
广东海洋大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

智慧港口, 港口作业调度, 物流调度, 多智能体协同, 自动化码头

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的港口多智能体任务分配方法及系统,属于物流管理领域,方法包括:针对港口多任务环境中的多种作业任务,构建任务集合;针对不同种类的港口智能设备,构建异构多智能体的动力学模型;基于任务集合和动力学模型,构建全局环境模型;构建协作式的多智能体任务分配机制,利用任务分配机制进行任务的分配和调度;基于任务集合、动力学模型、全局环境模型和任务分配机制构建协作强化学习模型,并利用协作强化学习模型训练智能体的任务执行策略。本发明通过高层策略网络和低层策略网络的分层设计,能够将复杂的任务分解为多个子任务,便于管理和优化,可以有效处理多任务环境,使得智能体在不同任务集合中都能灵活应对。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:92 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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