一种基于强化学习的螺旋卸船机作业工单处理方法及系统

本发明公开了一种基于强化学习的螺旋卸船机作业工单处理方法及系统，方法包括：接收螺旋卸船机的外部作业工单，生成可执行的任务指令；采集螺旋卸船机作业环境的实时环境信息；基于Actor‑Critic架构的强化学习模型，根据任务指令和实时环境信息生成作业策略；根据作业策略，采用启发式搜索算法，以路径优化、避障和效率优化为优先级，规划螺旋卸船机的作业路径与动作序列，控制螺旋卸船机依据作业路径与动作序列进行动作。通过将强化学习智能决策与启发式搜索路径规划相结合，实现了对无人值守螺旋卸船机作业全过程的多目标协同优化，显著提升了作业效率、安全性与自适应能力。