【摘 要】
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智能天车倒垛优化是提高钢卷库堆场利用率的重要手段,同时对提升钢铁仓库物流效率具有重要意义。针对该问题,建立最小倒垛次数为目标的天车作业负荷数学模型。在对模型求解过程中,借鉴了Alpha Go-Zero中树搜索方法,设计了蒙特卡洛钢卷搜索树(MCRST)。为了提升搜索树的收敛速度和结果的准确性,将树的置信度上界(UCT)改为快速动作值估计(RAVE),同时引入绝对剪枝策略避免节点盲目扩展。通过不同规模算例实验,将改进算法与原树搜索和粒子群算法(PSO)进行比较,证明了该算法在大规模问题上的优越性;同时该算法
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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河北省创新能力提升计划(18961604H),河北省自然科学基金(F2018202206)资助项目。
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智能天车倒垛优化是提高钢卷库堆场利用率的重要手段,同时对提升钢铁仓库物流效率具有重要意义。针对该问题,建立最小倒垛次数为目标的天车作业负荷数学模型。在对模型求解过程中,借鉴了Alpha Go-Zero中树搜索方法,设计了蒙特卡洛钢卷搜索树(MCRST)。为了提升搜索树的收敛速度和结果的准确性,将树的置信度上界(UCT)改为快速动作值估计(RAVE),同时引入绝对剪枝策略避免节点盲目扩展。通过不同规模算例实验,将改进算法与原树搜索和粒子群算法(PSO)进行比较,证明了该算法在大规模问题上的优越性;同时该算法
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