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强化学习A3C算法在电梯调度中的建模及应用: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2022年第1期43卷 196-202页; 作者：刘宇张聪李涛武汉大学计算机学院湖北武汉430000 武汉轻工大学数学与计算机学院湖北武汉430000 国网湖北省电力有限公司荆州供电公司发展策划部湖北荆州434000; 为让电梯调度算法在电梯电力能耗、用户乘梯体验和算法适应性方面具备更好表现,在目前主流的电梯调度算法基础之上,提出对调度环境、电梯行为和调度目标3个方面进行统一建模的基于强化学习A3C的电梯智能调度算法。让调度电梯在不断地和...; 为让电梯调度算法在电梯电力能耗、用户乘梯体验和算法适应性方面具备更好表现,在目前主流的电梯调度算法基础之上,提出对调度环境、电梯行为和调度目标3个方面进行统一建模的基于强化学习A3C的电梯智能调度算法。让调度电梯在不断地和环境交互学习过程中逐渐学习得到最优电梯调度策略,与基于具体环境建模的相关电梯调度算法进行对比实验,基于A3C的调度算法具有建模简单规范、适应性强和控制目标多样的优势,对比A3C算法与部分强化学习算法在电梯调度中的优劣,实验结果表明,A3C算法具备较好的调度性能。; 来源：详细信息评论

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