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基于信誉值的动态车辆任务与算力匹配方法

894   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 08:28:33
本发明公开一种基于基于信誉值的动态车辆任务与算力匹配方法，使用深度学习中的Conv‑GRU模型对任务数、工人数、工人信誉值、车流量进行预测，并结合强化学习中的DQN算法，对预测所得任务序列进行动态划分批次，最后在每一个划分好的批次内，通过KM算法结合工人的信誉度以及任务的重要程度进行二部图匹配，最终实现算力和任务的最优匹配。本方案不仅考虑了车辆任务的时空特征以及动态性特征，而且结合了车辆信誉值，车辆任务的重要程度等因素，且预测精度较其他方法更高，预测速度更快，批次划分更加合理，从而使车辆获得更高的收益；此外，其不需要特殊的部署和额外的硬件设备，成本较低，实用性较强，具有很高的实用价值。
声明：
“基于信誉值的动态车辆任务与算力匹配方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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