一种基于深度强化学习的施工场地监控布置方法

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一种基于深度强化学习的施工场地监控布置方法
申请号:CN202510329424
申请日期:2025-03-20
公开号:CN119849888B
公开日期:2025-05-30
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施工场地监控布置方法,涉及模型应用技术领域。本发明中监控布置建模为多智能体强化学习模型的设计,通过多智能体的深度强化学习,经过共同目标的引导,促使各智能体以协同和自适应的方式行动,最终实现施工场地监控的智能布置;且本发明提出的基于深度强化学习的施工场地监控智能布置方法,能够高效自动化地进行监控布置设计,相较于传统的人工经验和固定规则方法,能够显著提高布置效率与精度,通过将监控设备视为智能体进行联合优化,能够实现全局协调与自适应布置,避免了人工方法带来的不灵活和低效问题,提高监控布置效率与精度。
技术关键词
深度强化学习 施工场地 注意力机制 强化学习模型 智能体神经网络 网络架构 智能布置方法 多智能体强化学习 监控设备 动作列表 规则方法 人工方法 参数 数学模型 坐标点 决策 指数 核心
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