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
系统为您推荐了相关专利信息
票据信息识别
票据识别方法
多尺度特征提取
票据真伪
图像
轻量化设计方法
建筑三维模型
语义分割网络
网格孔洞
装饰构件
轨迹预测方法
车道中心线
Stackelberg博弈模型
多层感知器
标签