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基于强化学习的成品油船装载方案自主生成技术研究
1
作者
尼洪涛
周清基
+1 位作者
柴松
齐鸣
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第S01期115-124,共10页
[目的]旨在基于强化学习方法研究液货舱装载方案自主生成技术。[方法]以实际运营的成品油船载货量作为输入,以货舱及压载舱的装载率为目标,基于Unity ML-Agents构建智能体与环境,通过PyTorch框架对智能体进行训练,提出一种综合考虑装载...
[目的]旨在基于强化学习方法研究液货舱装载方案自主生成技术。[方法]以实际运营的成品油船载货量作为输入,以货舱及压载舱的装载率为目标,基于Unity ML-Agents构建智能体与环境,通过PyTorch框架对智能体进行训练,提出一种综合考虑装载时间与纵倾变化幅度的奖励函数计算方法,并以算例分析来验证所提方法的有效性。[结果]结果显示,所训练的智能体能够学习良好的策略,并实现液货舱装载方案的自主生成。[结论]研究结果表明,将强化学习用于解决多目标条件下的液货舱装载方案自主生成是合理可行的。
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关键词
自动化装卸
液货舱
机器学习
方案优化
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题名
基于强化学习的成品油船装载方案自主生成技术研究
1
作者
尼洪涛
周清基
柴松
齐鸣
机构
苏州
城市学院计算科学与人工智能学院
天津大学海洋科学与技术学院
苏州载诺信息科技有限公司
上海中船船舶设计技术国家工程研究中心
有限公司
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第S01期115-124,共10页
基金
天津市交通运输科技发展计划资助项目(G2022-48)。
文摘
[目的]旨在基于强化学习方法研究液货舱装载方案自主生成技术。[方法]以实际运营的成品油船载货量作为输入,以货舱及压载舱的装载率为目标,基于Unity ML-Agents构建智能体与环境,通过PyTorch框架对智能体进行训练,提出一种综合考虑装载时间与纵倾变化幅度的奖励函数计算方法,并以算例分析来验证所提方法的有效性。[结果]结果显示,所训练的智能体能够学习良好的策略,并实现液货舱装载方案的自主生成。[结论]研究结果表明,将强化学习用于解决多目标条件下的液货舱装载方案自主生成是合理可行的。
关键词
自动化装卸
液货舱
机器学习
方案优化
Keywords
automatic loading and unloading
liquid cargo tank
machine learning
scheme optimization
分类号
U674.13 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于强化学习的成品油船装载方案自主生成技术研究
尼洪涛
周清基
柴松
齐鸣
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024
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