摘要
本发明涉及一种港口集装箱调度管理方法、设备及介质。方法包括实时获取堆场的时空联合特征,其中,时空联合特征包括堆场的空间状态特征和时间序列特征;将时空联合特征输入自注意力模型,通过自注意力模型输出堆场的关键时空特征;将关键时空特征以及堆场的当前状态信息输入深度学习模型,通过深度学习模型输出关于堆场的目标调度动作,其中,深度学习模型是基于动态奖励机制训练优化得到的。能够综合多目标动态奖励机制,优化港口集装箱堆场的调度策略。
技术关键词
集装箱调度管理
深度学习模型
注意力模型
龙门吊
时间序列特征
时间序列信息
港口集装箱堆场
船舶
动态
更新模型参数
能耗
注意力机制
处理器
计算机设备
数据
可读存储介质
存储器