【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿业系统工程及调度优化，特别是露天矿无人矿卡作业调度方法及系统。
技术介绍
1、现有技术中一般解决露天矿车辆的调度问题采用精确方法和近似方法，建立基于调度规则的调度模型，受传统调度系统数据收集能力限制，无法得到实时的、小粒度的挖机和车辆作业状态数据作为调度系统的状态输入，难以适应实际露天矿生产作业的动态状况。建立数据驱动的调度系统，可以将纳入车联网后的车辆实时运行状态、订单执行状态、速度变化、位置信息均收集并进行预处理，提供给机器学习模型进行训练，从而得到动态适应当前作业环境的调度方案。
2、为了能够对动态环境进行实时响应，提高无人驾驶车辆的调度效率，提出了基于作业数据驱动的调度方法，进而构建出一种基于机器学习的露天矿无人矿卡作业智能化调度方法，用于面向动态作业场景的露天矿无人车作业智能化调度。
3、本专利技术提出一种基于机器学习的露天矿作业智能化调度方法，在数据驱动的调度方法的基础上，通过该方法通过深度强化学习的深度q网络算法(deep q-network，dqn)求解调度模型，对露天矿作业系统状...
【技术保护点】
1.露天矿无人矿卡作业调度方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的露天矿无人矿卡作业调度方法，其特征在于：所述系统状态初始化包括，露天矿的一次作业调度环境中，在作业开始时刻，调度系统处于初始化状态，所有设备处于作业等待状态，所有设备处于空闲状态；
3.如权利要求2所述的露天矿无人矿卡作业调度方法，其特征在于：所述系统状态更新表示为，
4.如权利要求3所述的露天矿无人矿卡作业调度方法，其特征在于：所述计算Q值表示为，
5.如权利要求4所述的露天矿无人矿卡作业调度方法，其特征在于：所述贪婪策略选择表示为，
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