【摘 要】
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为解决复杂现实环境下的水库优化调度问题,采用强化学习的Q-learning算法,以哈希表作为核心数据结构,在逐幕生成水库可行调度方案的同时,单时段优化Q值,最终依据各时段的最优Q值生成水库最优调度方案.试验分析结果表明,当迭代次数达到一定数量时,Q-learning算法能够达到理论上的最优解;依据水库调度历史数据建立最优搜索廊道,Q-learning算法可在缩短优化时间的同时获得高质量的解.
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院,江苏南京210098;西藏农牧学院电气工程学院,西藏林芝860000;河海大学计算机与信息学院,江苏南京210098;河海大学商学院,江苏南京210098;长江勘测规划设计研
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为解决复杂现实环境下的水库优化调度问题,采用强化学习的Q-learning算法,以哈希表作为核心数据结构,在逐幕生成水库可行调度方案的同时,单时段优化Q值,最终依据各时段的最优Q值生成水库最优调度方案.试验分析结果表明,当迭代次数达到一定数量时,Q-learning算法能够达到理论上的最优解;依据水库调度历史数据建立最优搜索廊道,Q-learning算法可在缩短优化时间的同时获得高质量的解.
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