摘要

本文由Leye Zhang等人提出，利用深度强化学习中的深度Q网络（DQN）算法来选择桥梁的经济跨度。桥梁跨度的选择对总成本有显著影响，合理的跨度选择可以降低工程成本。文章首先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。接着，详细描述了桥梁模拟环境的构建过程，包括观察空间、动作空间和奖励函数。通过构建代理，使用卷积神经网络近似Q函数，采用ε贪婪策略进行动作选择，并通过经验回放进行训练。实验验证了代理能够成功学习到最优策略，实现桥梁经济跨度的选择。这一研究为桥梁设计提供了一个潜在的决策工具。

原理

本文的核心在于利用深度强化学习（DRL）中的DQN算法来解决桥梁经济跨度选择的问题。DQN算法结合了深度学习和强化学习的优势，通过卷积神经网络（CNN）来近似Q函数，从而在复杂的环境中进行有效的决策。在桥梁模拟环境中，代理通过与环境的交互学习，利用ε贪婪策略选择动作，通过经验回放机制优化学习过程，最终找到使桥梁总成本最低的经济跨度。

流程

文章首先构建了一个二维网格的桥梁模拟环境，其中行代表承载结构的材料类别，列代表跨度。代理在环境中通过执行不同的动作（如向上、向下、向左、向右移动）来探索环境，并通过最大化奖励来找到经济跨度。代理的训练过程包括建立卷积神经网络模型、使用ε贪婪策略选择动作、建立经验回放缓存以及通过回放数据训练网络。训练完成后，代理能够根据当前状态选择使Q值最大的动作，从而实现经济跨度的选择。

应用

本文提出的方法不仅限于桥梁设计，还可以扩展到其他工程领域，如建筑设计、道路规划等，为复杂工程问题的决策提供了一种新的智能化方法。随着深度强化学习技术的进一步发展，其在工程设计中的应用前景将更加广泛。