摘要
本发明涉及互联网大数据及港口能源调度领域,具体涉及基于信息统一交互的内河港口车辆转运和充电调度方法,包括:获取内河港口的任务、车辆和电池信息;通过基于强化学习的整数规划‑批评者解法框架进行任务与车辆的匹配;构建以完成所有任务的收益最大、充电成本最小、电池容量老化率最低为目标的马尔科夫决策过程模型;通过深度强化学习算法求解马尔科夫决策过程模型;在目标任务分配方案和最优转运和充电调度方案中纳入信息交互需求,并完成内河港口的任务;执行信息统一交互方案,实现任务、车辆和电池之间的信息交互。本发明能够提高内河港口车辆转运和充电调度的准确性和效率。
技术关键词
信息统一交互
充电调度方法
行程
车辆
充电调度系统
深度强化学习算法
电池
充电站
策略
决策
深度值
衰减误差
列表
梯度下降法
工况
互联网大数据
参数
关系
规划