电气化公路煤炭运输调度中的数据驱动优化与决策模型.docx

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2025-11-22 发布于重庆
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电气化公路煤炭运输调度中的数据驱动优化与决策模型

前言

近年来，随着计算机技术的进步，智能算法在电气化公路煤炭运输调度中的应用也越来越广泛。深度学习算法、强化学习等自适应优化方法通过模拟智能体的学习过程，能够在动态环境中进行自主决策。通过不断反馈和修正，智能算法可以有效地应对运输过程中复杂的动态变化和不确定性。例如，强化学习能够在每次调度决策后，通过奖励机制逐步优化调度策略。

基于多目标优化的电气化公路煤炭运输调度模型，通过引入多目标优化算法，可以有效地在各项冲突目标中找到最优平衡点。通过优化目标函数，能够在降低成本、减少时间、节约能源、减少污