基于多代理强化学习的结构拆解资源化评估及决策优化

来源：同济大学学报·自然科学版杂志2025年第9期北京时间：

作者：刘伯达，杨彬，肖建庄，李进军

单位：1.同济大学 土木工程学院， 上海200092;2.广西大学 土木建筑工程学院，南宁 530004;3.华东建筑设计研究院有限公司，上海200011

摘要：针对老旧结构构件拆解施工过程，通过资源流动约束、柔性工作分解和选择性拆解策略建立了拆解工序计划数学模型，并提出了一个以回收效率为目标的多代理强化学习拆解方案优化方法。案例应用结果表明，与遗传算法相比，该方法具有更高的碳排放回报/消耗比，验证了基于智能算法优化的拆解方案对节能减碳的有效性。

关键词：结构资源化,多代理强化学习,结构拆解,决策优化

基金资助：国家重点研发计划（2024YFD1600402）