基于深度强化学习的桥梁经济跨度选取

采用深度Q网络算法进行桥梁经济跨度的选取。桥梁跨度的选取对桥梁总体造价影响显著，合理的跨度选取可降低工程成本。对桥梁经济跨度进行了理论分析，并推导了经济跨度的理论解公式。详细描述了桥梁施工仿真环境，包括观测空间、动作空间和奖励函数。构建了智能体，采用卷积神经网络逼近Q函数，使用$\epsilon$-贪婪策略进行动作选择，采用经验回放进行训练。测试结果表明，智能体能够成功学习最优策略，实现桥梁经济跨度的选取。该研究为桥梁设计提供了潜在的决策工具。