一种基于深度强化学习和并行施工的隧道工作面划分方法

本发明涉及一种基于深度强化学习和并行施工的隧道工作面划分方法，属于铁路施工领域，所述方法包括：S1、采集施工信息，设定隧道结构，定义并行施工方式；S2、建立并行施工方式整数线性规划模型的约束条件；S3、抽取潜在划分位置；S4、使用蒙特卡洛方法模拟各工作面隧道施工工期；S5、使用整数线性规划模型计算总工期和施工队调用个数；S6、设定深度强化学习的奖励函数权重；S7、建立深度强化学习智能，求解工作面划分位置；S8、重复S3至S8，求解得到最优值。S9、重复S4和S5，计算各施工队在各施工段的调度方案。本发明寻找施工工作面划分的优化方案，提升施工项目的管理和执行效率，缩短工期，为建设方提供更经济、高效的施工方案。