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杨宁_智能运筹创新应用_watermark.pdf

上传人: 张** 编号:155582 2024-02-15 43页 3.26MB

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本文主要介绍了智能运筹算法在多个领域的应用,包括移动边缘计算系统、铁路运行图编制、原油供应链等。 1. 在移动边缘计算系统中,作者提出了一种基于多智能体Restless Multi-Arm Bandit问题的方法,通过构建多层马尔可夫决策过程(MDP),证明了多层MDP满足Intra-indexability,并提出了nested index策略,理论和仿真均证明提出算法的渐近最优性。 2. 在铁路运行图编制中,作者提出了一种基于强化学习的智能调整方法,通过设计基础动作集、冲突消解算子集和强化学习算法,实现了对列车运行图的自动调整,提高了运行图编制的效率和质量。 3. 在原油供应链中,作者提出了一种基于分层框架和强化学习的智能决策算法,通过建立运筹算子层,进行中层决策,较少上层强化学习的优化难度,实现了对原油供应链的智能决策。 综上所述,本文通过智能运筹算法在多个领域的应用,提高了相关系统的效率和质量,为智能决策提供了新的思路和方法。
智能运筹算法如何应用于铁路运行图编制? 强化学习在移动边缘计算中如何提高信息新鲜度? 智能优化算法如何评估大语言模型在运筹学中的应用?
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