深度强化学习下的桥梁集群多智能体全周期维养决策方法

本发明公开了一种深度强化学习下的桥梁集群多智能体全周期维养决策方法，本发明的方法首先将桥梁分为上部结构、下部结构、桥面系三部分结构，构建桥梁集群维养的仿真环境；定义桥梁集群中各桥梁结构的状况、桥龄；定义三个智能体，分别为agentsup、agentsub和agentdeck，分别对应所述的三部分结构，进行桥梁集群维养的训练与执行；接着定义深度强化学习方法的状态空间、动作空间；奖励函数设计以及状态转移矩阵的确立；再构建基于深度Q网络算法的多个智能体网络，并训练智能体神经网络；最后测试智能体在实际应用中的能力，并向用户展示测试结果。本发明极大地简化了结构复杂性，是维养框架实际应用的重要基础。