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强化学习在运筹学的应用：研究进展与展望

强化学习已经成为人工智能领域一个新的研究热点,并已成功应用于各领域,强化学习将运筹优化领域的很多问题视为序贯决策问题,建模为马尔可夫决策过程并进行求解,在求解复杂、动态、随机运筹优化问题具有较大的优势。本文主要对强化学习在运筹优化领域的应用进行综述,首先介绍了强化学习的基本原理及其应用于运筹优化领域的研究框架,然后回顾并总结了强化学习在库存控制、路径优化、装箱配载和车间作业调度等方面的研究成果,并将最新的深度强化学习以及传统方法在运筹学领域的应用研究进行了对比分析,以突出深度强化学习的优越性。最后提出几个值得进一步探讨的研究方向,期望能为强化学习在运筹优化领域的研究提供参考。

  • 2022-03-09
  • 阅读197
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一文看尽深度学习中的各种注意力机制

视觉注意力机制是人类视觉所特有的一种大脑信号处理机制，而深度学习中的注意力机制正是借鉴了人类视觉的注意力思维方式。一般来说，人类在观察外界环境时会迅速的扫描全景，然后根据大脑信号的处理快速的锁定重点关注的目标区域，最终形成注意力焦点[1]。该机制可以帮助人类在有限的资源下，从大量无关背景区域中筛选出具有重要价值信息的目标区域，帮助人类更加高效的处理视觉信息。

  • 2022-03-09
  • 阅读90
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【案例】一桥挑两路信控来解忧_2017-05-16

在过饱和状态下，构建动态疏导控制模型疏导排队溢出现象，在拥堵无法疏导的情况下从路段层面采用动态控制疏导技术缓解交通拥堵；将方案与信号控制系统进行关联，实现方案的运行。

  • 2022-03-15
  • 阅读85
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【案例】重庆：“一机两岗”短距离路段交通组织优化_2020-08-18

传统的交通信号控制理念与技术已经无法满足城市的交通发展需求，在“互联网+”环境下，有待利用新技术、新方法提升城市的交通控制水平，引领新一代交通信号控制系统的发展。

  • 2022-03-15
  • 阅读70
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【案例】重庆金开大道双向绿波带设计_2017-10-11

根据中国自行车协会2019年的统计，现在我国电动自行车数量接近3亿，年生产销售电动自行车超过3000万辆。

  • 2022-03-15
  • 阅读86
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【案例】重庆两江：多源数据融合下的可变导向车道案例_2020-12-07

电动自行车快速增长的背后，是居高不下的交通事故率、充电引发的火灾等事故，为对电动自行车进行有效管理，工信部、公安部等相关部门出台了相关政策和措施，来降低交通事故和火灾发生率。

  • 2022-03-15
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【案例】自贡：施工组织“微改造”交通出行换新貌_2020-12-16

2018年5月15日，国标《电动自行车安全技术规范（GB17761-2018）》发布，新的标准于2019年4月15日正式强制执行。

  • 2022-03-15
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【本能科技特约】“去中心化的”虚拟红绿灯能否彻底解决交通拥堵？_2018-11-12

2020年4月16日，公安部召开道路交通事故预防“减量控大”工作部署会议，会议提出“减量控大”六大工程有两项与电动自行车相关：

  • 2022-03-15
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