摘要
本发明提供了一种基于多级斯坦纳树的船舶电气布线方法及系统,通过结合基于策略的强化学习算法,初始化并构建基于注意力机制的智能体模型,与环境交互并获得环境反馈调整智能体模型学习率训练智能体模型,优化训练策略和价值网络,以及评估智能体模型,能有效处理多级斯坦纳树问题的复杂度,解决船舶电气布线的多级斯坦纳树问题,优化船舶电气布线,提高路径规划的效率和减少电缆长度,实现了成本节约和效率提升。针对组合优化问题特性,通过模拟环境和奖励机制训练智能体以优化电气布线路径;具备良好可扩展性的输入数据结构,能够适用于不同规模和复杂度的布线需求,同时实现布线优化的自动化和智能化,减轻了人工设计的负担。
技术关键词
智能体模型
布线方法
训练智能体
预训练模型
注意力机制
记录算法
策略
电气布线系统
图形处理
子模块
网络架构
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神经网络参数
强化学习算法
优化船舶
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