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基于深度强化学习的自动化码头堆场场桥调度方法
1
作者
王无印
黄子钊
+2 位作者
庄子龙
方怀瑾
秦威
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期44-57,共14页
场桥是自动化码头堆场中的核心作业机械,场桥的合理调度是集装箱作业效率提升的关键。针对场桥调度问题具有的复杂时空耦合特性和高度的动态性,以最小化自动导引车(Automatic guided vehicle,AGV)和外集卡的等待时间为优化目标构建数学...
场桥是自动化码头堆场中的核心作业机械,场桥的合理调度是集装箱作业效率提升的关键。针对场桥调度问题具有的复杂时空耦合特性和高度的动态性,以最小化自动导引车(Automatic guided vehicle,AGV)和外集卡的等待时间为优化目标构建数学规划模型,并提出一种新颖的深度强化学习方法进行求解。算法设计贴近实际堆场作业环境的智能体,并在智能体与环境的交互部分通过指针网络、注意力机制和演员-评论家(Actor-critic,A-C)架构的设计提高了获取状态中的隐藏模式的能力。在基于洋山四期自动化码头实际数据生成的不同规模的算例上展开试验,所提算法能实现场桥调度方案的高效输出,相较于一些启发式规则算法有17%左右的性能提升。试验结果表明所提调度方法是有效且优越的,能够在实际中为堆场作业提供动态决策支持。
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关键词
自动化集装箱码头
堆场
场桥调度
深度强化学习
原文传递
基于非线性因果效应的间歇过程软测量方法
2
作者
孙衍宁
王无印
+1 位作者
许鸿伟
秦威
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期48-54,共7页
针对间歇过程的最终产品质量只能在生产结束后进行离线测量,质量反馈严重滞后,且需要较高的人力和时间成本问题,为了设计准确性高、解释性强的数据驱动软测量方法,提出了基于非线性因果效应的间歇过程软测量方法.首先,针对间歇过程影响...
针对间歇过程的最终产品质量只能在生产结束后进行离线测量,质量反馈严重滞后,且需要较高的人力和时间成本问题,为了设计准确性高、解释性强的数据驱动软测量方法,提出了基于非线性因果效应的间歇过程软测量方法.首先,针对间歇过程影响因素较多、多变量关联耦合等问题,提出基于信息论的非线性因果效应度量方法,实现间歇过程因果特征的自动选择;然后,考虑间歇过程的多时段特性,在分时段因果特征选择的基础上,提出多时段模型集成的最终产品质量在线预测方法,在因果和预测两个层面上赋予数据驱动模型可解释性;最后,以注塑成型过程这一典型的间歇过程为例,通过工业现场数据及对比实验,验证了所提出方法的有效性.
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关键词
间歇过程
软测量
非线性因果效应
特征选择
集成学习
原文传递
题名
基于深度强化学习的自动化码头堆场场桥调度方法
1
作者
王无印
黄子钊
庄子龙
方怀瑾
秦威
机构
上海交通大学工业工程与管理系
上港国际港务(集团)股份有限公司
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期44-57,共14页
基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFB1704401)。
文摘
场桥是自动化码头堆场中的核心作业机械,场桥的合理调度是集装箱作业效率提升的关键。针对场桥调度问题具有的复杂时空耦合特性和高度的动态性,以最小化自动导引车(Automatic guided vehicle,AGV)和外集卡的等待时间为优化目标构建数学规划模型,并提出一种新颖的深度强化学习方法进行求解。算法设计贴近实际堆场作业环境的智能体,并在智能体与环境的交互部分通过指针网络、注意力机制和演员-评论家(Actor-critic,A-C)架构的设计提高了获取状态中的隐藏模式的能力。在基于洋山四期自动化码头实际数据生成的不同规模的算例上展开试验,所提算法能实现场桥调度方案的高效输出,相较于一些启发式规则算法有17%左右的性能提升。试验结果表明所提调度方法是有效且优越的,能够在实际中为堆场作业提供动态决策支持。
关键词
自动化集装箱码头
堆场
场桥调度
深度强化学习
Keywords
automated container terminal
yard
yard crane scheduling
deep reinforcement learning
分类号
U691 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
原文传递
题名
基于非线性因果效应的间歇过程软测量方法
2
作者
孙衍宁
王无印
许鸿伟
秦威
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
上海交通大学人工智能研究院
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期48-54,共7页
基金
教育部-中国移动科研基金资助项目(MCM20180703)
国防基础科研计划资助项目(JCKY2019205C006)。
文摘
针对间歇过程的最终产品质量只能在生产结束后进行离线测量,质量反馈严重滞后,且需要较高的人力和时间成本问题,为了设计准确性高、解释性强的数据驱动软测量方法,提出了基于非线性因果效应的间歇过程软测量方法.首先,针对间歇过程影响因素较多、多变量关联耦合等问题,提出基于信息论的非线性因果效应度量方法,实现间歇过程因果特征的自动选择;然后,考虑间歇过程的多时段特性,在分时段因果特征选择的基础上,提出多时段模型集成的最终产品质量在线预测方法,在因果和预测两个层面上赋予数据驱动模型可解释性;最后,以注塑成型过程这一典型的间歇过程为例,通过工业现场数据及对比实验,验证了所提出方法的有效性.
关键词
间歇过程
软测量
非线性因果效应
特征选择
集成学习
Keywords
batch processes
soft sensing
nonlinear causal effect
feature selection
ensemble learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度强化学习的自动化码头堆场场桥调度方法
王无印
黄子钊
庄子龙
方怀瑾
秦威
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
2
基于非线性因果效应的间歇过程软测量方法
孙衍宁
王无印
许鸿伟
秦威
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
原文传递
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