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基于数据驱动仿真与多智能体强化学习的决策系统研究
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工作职责
- 构建智能仓储与物流领域的数据驱动仿真引擎,训练高保真时序预测模型;
- 搭建分布式强化学习框架,驱动全局调度Agent进行并发训练与策略寻优;
- 建立人机协同场景建模方案,将一线作业随机性与干预纳入训练闭环;
- 主导Sim-to-Real架构设计,确保虚拟策略在真实仓储系统中安全落地。 任职要求
- 获得本科及以上学历,计算机科学、人工智能、自动化、运筹学等相关专业;
- 具备构建数据驱动仿真引擎的经验,能够进行高保真时序预测与环境模拟模型训练;
- 熟悉分布式多智能体强化学习框架,具备驱动全局调度Agent进行并发训练与策略寻优的实战能力;
- 熟悉人机协同场景建模及Sim-to-Real架构设计,能够有效处理作业随机性与干预逻辑,并确保策略在真实物流环境安全落地。
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