强化学习求解泊位分配的优势

强化学习在求解泊位分配问题中具有以下优势：

1. 强化学习适用于复杂环境：泊位分配问题通常涉及多个泊位和多个船只之间的相互作用，存在大量的状态和决策空间。强化学习可以通过与环境交互，通过试错学习找到最优的决策策略。

2. 强化学习不需要先验知识：对于泊位分配问题，很难事先获得准确的数学模型或先验知识，这是因为泊位和船只之间的相互作用极其复杂并且具有不确定性。强化学习通过与环境交互，自主学习最优策略，不需要依赖先验知识。

3. 强化学习适应环境变化：泊位分配问题中，环境可能会发生变化，例如船只到达和离开的时刻不确定。强化学习可以通过不断与环境交互，根据实时反馈进行调整，适应环境变化。

4. 强化学习支持连续决策：泊位分配问题通常需要在连续时间内做出决策，例如每分钟或每小时分配一个泊位。强化学习可以使用连续动作空间和策略来解决这种问题。