强化学习下浅充浅放充电策略AGV调度研究

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摘 要：针对自动化集装箱码头自动导引车（AGV）调度中的充电问题，考虑浅充浅放充电策略构建了混合整数优化模型。该模型以最小化AGV最终完工时间为目标，在考虑AGV电池电量变化以及AGV不同状态耗电差异的约束下，利用AGV空闲时间和一个作业循环结束时间补电，减少AGV充电次数，进而减少总完成时间。模型采用Wolf-PHC强化学习进行求解，并分别与GAMS求解器、Q-learning算法及遗传算法（genetic algorithm，GA）求解结果进行比较，以验证模型的有效性和算法的优越性。（剩余15711字）

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