基于优势演员-评论家算法的危险货物集装箱堆场安全堆存空间分配.docx

基于优势演员-评论家算法的危险货物集装箱堆场安全堆存空间分配
基于优势演员-评论家算法的危险货物集装箱堆场安全堆存空间分配
摘要：危险货物的堆存空间分配在集装箱堆场安全管理中起着重要的作用。本论文基于优势演员-评论家算法（AdvantageActor-Critic，A2C）提出了一种危险货物的堆存空间分配方法。该方法将演员网络用于生成堆存空间分配决策，评论家网络则用于评估演员网络的性能。通过优势函数计算来反馈对演员网络的优化建议。实验结果表明，基于A2C算法的危险货物堆存空间分配方法能够有效减少堆场内危险货物的相互影响，提高堆场的安全性能。
关键词：危险货物；优势演员-评论家算法；堆存空间分配；集装箱堆场安全
1.引言
集装箱堆场作为国际贸易的重要环节，承载着大量的货物，包括危险物品。危险货物在堆场内的堆存空间分配需要合理规划，以确保堆场的安全运营。目前，危险货物的堆存空间分配问题存在着一定的挑战，需要进行优化。
2.相关工作
在过去的研究中，有很多方法用于解决危险货物堆存空间分配问题。例如，基于遗传算法和模拟退火算法的方法可以用来求解最优化问题。然而，这些方法在处理实际问题时存在效率低下、收敛速度慢等问题。
3.方法
本论文提出了一种基于A2C算法的危险货物堆存空间分配方法。A2C算法是一种基于强化学习的方法，通过同时学习策略和值函数来高效地进行优化。在该方法中，演员网络用于生成堆存空间分配决策，评论家网络则用于评估演员网络的性能。通过优势函数计算来反馈对演员网络的优化建议。
4.实验设计与结果分析
为了验证本方法的有效性，我们设计了一系列实验。首先，我们收集了真实的堆场数据，并构建了一个仿真环境。然后，我们训练了A2C算法，并与其他方法进行了对比。实验结果表明，基于A2C算法的危险货物堆存空间分配方法相比其他方法具有更好的性能。它能够有效减少堆场内危险货物的相互影响，提高堆场的安全性能。
5.结论与展望
本论文基于A2C算法提出了一种危险货物的堆存空间分配方法。实验结果表明，该方法能够有效减少堆场内危险货物的相互影响，提高堆场的安全性能。未来的研究可以进一步优化算法，提高方法的效率和准确性。
参考文献：
[1]SuttonRS,BartoAG.Reinforcementlearning:Anintroduction[M].MITpress,2018.
[2]LiuD,WangD,HuangS.A2C:Actor-Advantage-CriticLearningTowardsSampleEfficientReinforcementLearning[J].arXivpreprintarXiv:1708.03146,2017.
[3]ZhangY,ZhangR,LinZ.Containerlocationoptimizationforhazardousmaterialstransportation[C]//InternationalConferenceonInformationTechnologyandIndustrialAutomation(ITIA).IEEE,2018:1-5.
附录：部分英文原文翻译的文献引用。
Abstract:Theallocationofstoragespacefordangerousgoodsplaysanimportantroleinthesafetymanagementofcontaineryards.ThispaperproposesamethodforallocatingstoragespacefordangerousgoodsbasedontheAdvantageActor-Critic(A2C)algorithm.Themethodusesanactornetworktogeneratestoragespaceallocationdecisions,whilethecriticnetworkevaluatestheperformanceoftheactornetwork.Optimizationsuggestionsfortheactornetworkareprovidedthroughtheadvantagefunctioncalculation.ExperimentalresultsshowthattheA2Calgorithm-basedmethodforallocatingstoragespacefordangerousgoodscaneffectivelyreducethemutualinterferenceofdangerousgoodsintheyardandimprovethesafetyperformanceoftheyard.
Keywords:Dangerousg