公开(公告)号：CN119026779A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411255382.2

申请日：2024-09-09

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张鼎华 ,  汤培新 ,  张胜营 ,  李硕 ,  周德靖 ,  郎旭涵

IPC: G06Q10/047 ,  G06N7/01 ,  G06N3/092 ,  G06Q10/10 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的城市垃圾收运方法及系统，该方法包括：基于马尔可夫决策过程，构建垃圾收运车与收发点的行驶模型；基于所述行驶模型，根据优化目标，定义第一状态空间、第一动作空间和第一奖励函数；基于马尔可夫决策过程，构建路径模型；基于所述路径模型，限定搜索空间，划分第二状态空间、第二动作空间和第二奖励函数；基于所述行驶模型和所述路径模型，对垃圾收运网络进行优化，调整行驶方案与收运点布置。该系统包括：第一深度学习模块、第二深度学习模块和优化模块。通过使用本发明，利用了Q学习算法，能够提高城市垃圾收运效率。本发明可广泛应用于智慧城市领域。