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基于强化学习算法的电梯动态调度策略的研究

第一章 绪论第1-13页
   ·问题背景第7-9页
     ·离散事件动态系统与电梯群组系统第7-8页
     ·调度问题第8-9页
   ·国内外现状第9-11页
     ·DEDS 的动态调度研究现状第9页
     ·电梯群组调度研究现状第9-11页
   ·课题提出与研究内容第11-13页
     ·目前存在的问题第11-12页
     ·课题任务与研究内容第12-13页
第二章 DEDS 动态调度方法研究第13-20页
   ·传统方法第13-14页
     ·基于运筹学的方法第13-14页
     ·基于启发式规则的方法第14页
     ·基于仿真的方法第14页
   ·智能方法第14-18页
     ·基于知识的方法第14-16页
     ·基于智能搜索的方法第16页
     ·基于多智能体的方法第16-18页
   ·基于强化学习的方法第18-19页
   ·小结第19-20页
第三章 强化学习方法研究第20-38页
   ·基本原理第20-24页
     ·基本概念第20-21页
     ·基本原理和历史发展第21-24页
   ·理论背景与基本模型第24-30页
     ·理论背景第24-26页
     ·动态规划与强化学习第26-29页
     ·强化学习模型第29-30页
   ·方法分类与典型算法第30-37页
     ·方法分类第30-33页
     ·典型算法第33-37页
   ·小结第37-38页
第四章 基于强化学习的电梯动态调度第38-55页
   ·研究步骤第38-39页
   ·电梯群组调度问题第39-43页
     ·电梯群组调度系统第39-41页
     ·调度目标第41页
     ·交通模式第41-42页
     ·调度问题难点第42-43页
   ·问题模型第43-47页
     ·相关假设第43-44页
     ·问题模型第44-47页
   ·基于强化学习的调度算法第47-53页
     ·值迭代算法第47-49页
     ·探索性随机策略第49页
     ·泛化方法第49-52页
     ·调度算法第52-53页
   ·小结第53-55页
第五章 算法实现与仿真实验第55-67页
   ·仿真环境第55-57页
     ·虚拟仿真环境第55-56页
     ·调度算法运行环境第56-57页
   ·软件设计与实现第57-60页
     ·算法结构第57-59页
     ·程序流程第59-60页
   ·仿真实验与结果分析第60-66页
     ·仿真环境设定第61页
     ·仿真运行与分析第61-66页
   ·小结第66-67页
结束语第67-69页
参考文献第69-77页
发表论文和参加科研情况说明第77-78页
致谢第78页

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