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基于信譽值的動態車輛任務與算力匹配方法

978   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 08:28:33
本發明公開一種基于基于信譽值的動態車輛任務與算力匹配方法，使用深度學習中的Conv?GRU模型對任務數、工人數、工人信譽值、車流量進行預測，并結合強化學習中的DQN算法，對預測所得任務序列進行動態劃分批次，最后在每一個劃分好的批次內，通過KM算法結合工人的信譽度以及任務的重要程度進行二部圖匹配，最終實現算力和任務的最優匹配。本方案不僅考慮了車輛任務的時空特征以及動態性特征，而且結合了車輛信譽值，車輛任務的重要程度等因素，且預測精度較其他方法更高，預測速度更快，批次劃分更加合理，從而使車輛獲得更高的收益；此外，其不需要特殊的部署和額外的硬件設備，成本較低，實用性較強，具有很高的實用價值。
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聲明：
“基于信譽值的動態車輛任務與算力匹配方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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