一种基于深度强化学习的船舶任务自适应规划方法及装置

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一种基于深度强化学习的船舶任务自适应规划方法及装置
申请号:CN202410991536
申请日期:2024-07-23
公开号:CN118982176B
公开日期:2025-01-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的船舶任务自适应规划方法及装置,该方法包括:获取船舶任务规划数据信息;所述船舶任务规划数据信息包括历史数据信息和人员规划数据信息;对所述船舶任务规划数据信息进行预处理,得到预处理数据信息;利用所述预处理数据信息,对预设的深度强化学习规划模型进行训练,得到优化深度强化学习规划模型;利用所述优化深度强化学习规划模型,对待处理的船舶任务数据信息进行处理,得到船舶任务规划方案。本发明通过引入深度强化学习算法,能够更有效地处理这些复杂数据,从中提取出有价值的特征和模式,进而为任务规划提供更准确、更全面的数据支持。
技术关键词
规划 船舶 数据 计算机可存储介质 协方差矩阵 可执行程序代码 特征提取模型 插值模型 深度强化学习算法 决策 模型训练模块 表达式 存储器 日志 报告 处理器
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