摘要
本发明提供充电机器人调度方法及存储介质。该充电机器人调度方法针对智能停车场中的多个充电请求,根据充电请求的优先级以及对新增充电请求的预测对充电机器人进行智能调度,包括如下步骤:基于用户的多充电请求,构建车位‑充电系统的优先势场;基于所构建的车位‑充电系统的优先势场,将多目标追踪与优先级智能调度过程建模为马尔可夫决策过程;基于所建模的马尔可夫决策过程,来设计基于模型的强化学习网络,其中强化学习网络包括动态网络、价值‑策略网络以及目标网络;基于所构建的强化学习网络,通过设计动态网络的模型和策略‑价值网络的模型与收集的数据集之间的交互方式,来实现多个网络的并行训练。
技术关键词
充电机器人
强化学习网络
充电系统
拓扑网络
仿真环境
顶点
智能停车场
非临时性存储介质
决策
策略
动态
车位系统
游戏
代表
多层感知机
因子
协方差矩阵
数据
系统为您推荐了相关专利信息
仿真模型
性能评估方法
时序
性能评估设备
仿真环境
新能源汽车充电服务
轨道组件
行走组件
充电机器人
移动车