融合图卷积强化学习的供水管网多目标韧性维护决策

王思琦; 龙丹冰; 陈其铧; 董子硕

doi:10.12454/j.jsuese.202500103

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

融合图卷积强化学习的供水管网多目标韧性维护决策

更新时间：2025-11-24

- 融合图卷积强化学习的供水管网多目标韧性维护决策
- Multi-Objective Resilience-Driven Maintenance Decision-Making of Water Distribution Networks Based on Graph Convolutional Reinforcement Learning
- “在城市供水领域，研究者提出了一种融合图卷积网络与深度强化学习的多目标韧性维护决策模型，有效提升了供水系统的韧性和稳定性。”
- 工程科学与技术 2025年页码：1-14
- 作者机构：
  
  1.西南交通大学土木工程学院，四川成都 610031
  2.香港城市大学建筑与土木工程系，中国香港
- 作者简介：
  
  王思琦（2000—），女，硕士. 研究方向：深度强化学习，智能决策. E-mail：Waskiiiii@outlook.com
  龙丹冰，E-mail：lornalong@swjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2022YFC3801104)
- DOI：10.12454/j.jsuese.202500103
  中图分类号： TU991
- 收稿：2025-02-19，
  
  网络出版：2025-11-24，
- 稿件说明：
移动端阅览
.Multi-Objective Resilience-Driven Maintenance Decision-Making of Water Distribution Networks Based on Graph Convolutional Reinforcement Learning[J].Advanced Engineering Sciences,

.Multi-Objective Resilience-Driven Maintenance Decision-Making of Water Distribution Networks Based on Graph Convolutional Reinforcement Learning[J].Advanced Engineering Sciences,
.Multi-Objective Resilience-Driven Maintenance Decision-Making of Water Distribution Networks Based on Graph Convolutional Reinforcement Learning[J].Advanced Engineering Sciences, DOI：10.12454/j.jsuese.202500103.XXXX,XX(XX):1‒14.王思琦,龙丹冰,陈其铧等.融合图卷积强化学习的供水管网多目标韧性维护决策[J].工程科学与技术,

.Multi-Objective Resilience-Driven Maintenance Decision-Making of Water Distribution Networks Based on Graph Convolutional Reinforcement Learning[J].Advanced Engineering Sciences, DOI：10.12454/j.jsuese.202500103.

浏览量

下载量

CNKI被引量

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

移动边缘计算中基于深度强化学习的分布式卸载算法

基于改进多目标粒子群算法的钢板入库垛位分配研究

基于深度学习的摇摆自复位桥墩设计参数优化方法

基于深度强化学习的抗感知误差空战机动决策

基于多物理场仿真和VIKOR决策的干式铁心电抗器多目标优化

融合图卷积强化学习的供水管网多目标韧性维护决策

Multi-Objective Resilience-Driven Maintenance Decision-Making of Water Distribution Networks Based on Graph Convolutional Reinforcement Learning

DOI：10.12454/j.jsuese.202500103