一种基于深度强化学习的矿山绿色勘查路径优化方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的矿山绿色勘查路径优化方法，包括获取矿区的原始数据，根据测量点位对所述原始数据进行聚合封装，得到数据通道集；基于数据质量和关联强度计算所述勘查数据通道的综合置信度，将所述综合置信度高于阈值的所述勘查数据通道作为可信通道，反之作为不确定通道；基于走向偏移量和垂直层位匹配度对所述不确定通道进行拓扑一致性分析，得到高价值通道；基于时间恢复和生态敏感度对所述绿色约束通道计算绿色约束评分；根据所述绿色约束评分对所述可信通道和所述高价值通道进行贪心扩展，得到初始路径骨架；根据所述初始路径骨架，构建基于代价指针的深度强化学习路径优化网络；根据待勘查数据输出优化路径。