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기록
基于Q-Learning深度学习算法的便道选线方法
발명유효
1조회수
9청구항 · 2 독립항
§ Ⅰ
개요
출원인
兰州交通大学; 中铁科学研究院集团有限公司; 中铁西北科学研究院有限公司
발명자
牌立芳; 李永强; 周佳怡; 赖国泉; 程锦瑞; 吕俊淼; 王引生; 廖小平; 熊治文; 吴红刚; 张旭华; 侯志刚; 仲非非; 岳融雪; 梁飞祥; 干林伟; 刘泊; 罗仁凡; 李闻君
IPC 분류
G06F 30/27 (2020.01)G06N 3/092 (2023.01)G06T 17/05 (2011.01)G06Q 10/047 (2023.01)G06Q 10/063 (2023.01)G06Q 10/0635 (2023.01)G06T 11/65 (2026.01)G06N 3/006 (2023.01)G06F 16/29 (2019.01)G06F 30/13 (2020.01)G06F 30/23 (2020.01)
本发明提供的基于Q‑Learning深度学习算法的便道选线方法，本发明创新性提出用强化学习算法选线，一方面，Topsis算法能对选址风险‑经济双因素综合指标做归一化处理，提升数据利用率；另一方面，借助深度学习Q‑Learning算法的持续迭代，筛选出可最大化累积回报的选线策略，为最优路径选择提供依据。本发明基于Q‑Learning深度学习算法的沿河便道智能选线方法，可在短时间内精准规划选线，大幅提升工作效率；还能有效避免人为主观规划导致的误差偏大问题，显著降低人工成本，具备极高经济效益。