一种基于强化学习的多模态多目标堆场选址优化方法

本发明提供了一种基于强化学习的多模态多目标堆场选址优化方法，包括：步骤S1，获取堆场选址坐标形成第一种群；步骤S2，获取小生境集合和第一数据集种群；步骤S3，判断训练样本数量是否小于预设阈值：若是则转向步骤S4；若否则转向步骤S5；步骤S4，进化更新第一种群并同步更新得到第二数据集种群；步骤S5，建立强化学习模型并利用训练样本进行训练；步骤S6，根据训练结果筛选得到最优小生境策略并进化更新第一种群得到第二种群；步骤S7，判断是否满足进化迭代停止条件：若是则输出第二种群作为多模态多目标堆场选址优化结果；若否则返回步骤S3。有益效果是本发明能够实现根据多模态堆场选址场景进行堆场选址优化，提升堆场选址优化效率。