【摘 要】
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救护车是挽救患者生命的重要医疗资源,合理调配有限的救护车资源可以降低呼叫响应时间,提高医疗服务水平.本文面向救护车动态重定位调度问题,提出了一种基于强化学习的调度策
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院,南京大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71701007,71531001,71490723,71725002,U1636210)
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救护车是挽救患者生命的重要医疗资源,合理调配有限的救护车资源可以降低呼叫响应时间,提高医疗服务水平.本文面向救护车动态重定位调度问题,提出了一种基于强化学习的调度策略结构.为解决传统强化学习所面临的高维状态空间的挑战,本文基于深度Q值网络(DQN)方法,提出了一种考虑多种调度交互因子的算法RedCon-DQN,以在给定环境状态下得到最优的重定位调度策略.在此基础上,本文还提出了急救网络弹性概念,以评估各站点对全局救护优化目标的影响力.最后,基于南京市2016年~2017年的实际救护车呼叫及响应数据,构造了
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