基于算子学习的多目标深度强化学习模型求解消防设施选址问题

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摘 要：针对消防设施选址问题，构建考虑时效性、市民等待救援的焦急心理和建设成本的三目标消防设施选址模型，以实现更科学的消防设施布局。鉴于该问题的NP难特性，提出基于算子学习的多目标深度强化学习模型（multi-objective deep reinforcement learning，MDRL）。设计多种优化算子作为强化学习的动作空间，训练策略网络以选择最佳优化算子来改进解决方案。（剩余22197字）

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