разработка инструмента для планирования графика бурения с помощью обучения с подкреплением

Методом полного перебора придётся перебрать количество вариантов равное

При этом нужно учитывать различные ограничения, а также перепланировать график при внесении изменений

где n - количество скважин

k - количество бригад

Оптимизация процесса составления графика бурения и максимизация его прибыли

В своей работе мы используем метод машинного обучения RL. Как он работает?

Как метод обучения с подкреплением мы выбрали DQN, метод в котором вместо Q-таблицы используется нейросеть

Разобравшись в используемых методах и алгоритмах перейдём к

Подобным образом выглядит часть фронтенда, где заказчик указывает все имеющиеся ограничения и загружает имеющиеся данные

Следующим образом представляется план по прибыли исходя из данных и ограничений

Tilda Publishing

Конечный оптимизированный план бурения скважин на заданное количество времени представляется в виде диаграммы Ганта