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龍圖騰網(wǎng)恭喜中山大學(xué)申請的專利基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車輛路徑規(guī)劃方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114462687B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210043667.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/047；該發(fā)明授權(quán)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車輛路徑規(guī)劃方法及裝置是由王甲海;廖易天設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-01-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車輛路徑規(guī)劃方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車輛路徑規(guī)劃方法及裝置，方法包括：搭建車輛路徑規(guī)劃問題的求解框架，確定初始參數(shù)信息；搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為破壞策略；根據(jù)所述初始參數(shù)信息和所述破壞策略，將大鄰域搜索過程擬合成馬爾可夫決策過程；根據(jù)所述馬爾可夫決策過程，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；通過訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述車輛路徑規(guī)劃問題進(jìn)行求解，得到車輛路徑規(guī)劃結(jié)果。本發(fā)明能夠縮短求解時間，且保證求解質(zhì)量，可廣泛應(yīng)用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。

本發(fā)明授權(quán)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車輛路徑規(guī)劃方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車輛路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括：搭建車輛路徑規(guī)劃問題的求解框架，確定初始參數(shù)信息；搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為破壞策略；根據(jù)所述初始參數(shù)信息和所述破壞策略，將大鄰域搜索過程擬合成馬爾可夫決策過程；根據(jù)所述馬爾可夫決策過程，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；通過訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述車輛路徑規(guī)劃問題進(jìn)行求解，得到車輛路徑規(guī)劃結(jié)果；所述搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為破壞策略，包括：將結(jié)點序列和結(jié)點個體特征輸入到編碼器中，所述編碼器將結(jié)點位置特征和結(jié)點個體特征進(jìn)行交互，得到結(jié)點個體特征向量的序列和結(jié)點位置特征向量的序列；將編碼器得到的結(jié)點個體特征向量和結(jié)點位置特征向量輸入到解碼器，通過所述解碼器計算結(jié)點間的概率矩陣；所述解碼器根據(jù)概率矩陣選擇若干個結(jié)點作為破壞的結(jié)點集，得到關(guān)于當(dāng)前解的大鄰域破壞策略；輸出所選結(jié)點集合和動作概率。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中山大學(xué)，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區(qū)新港西路135號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。