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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于强化学习的电动汽车AMT升降挡方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116901967B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310836172.1，技术领域涉及：B60W30/19；该发明授权一种基于强化学习的电动汽车AMT升降挡方法是由付尧;滕宇涵;欧阳欢;雷雨龙;董瑞;刘科;李成哲;宫薪添;回禹杭设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的电动汽车AMT升降挡方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的电动汽车AMT升降挡方法，包括如下步骤：包括：构建换挡网络模型，所述换挡网络模型包括策略网络和评价网络；以车速、车辆加速度和油门踏板开度作为所述策略网络的输入变量，以换挡指令作为所述策略网络的输出变量；以车速、车辆加速度和油门踏板开度和所述换挡指令为评价网络的输入变量，所述评价网路输出当前换挡指令的价值；计算换挡策略综合评价指数；以所述换挡策略综合评价指数和当前换挡指令的价值的差值最小作为优化目标，对所述换挡网络模型进行优化，得到最优换挡网络模型；在车辆行驶过程中，实时检测车速、车辆加速度和油门踏板开度作为最优换挡网络模型的输入变量，通过最优换挡网络模型得到换挡指令。

本发明授权一种基于强化学习的电动汽车AMT升降挡方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的电动汽车AMT升降挡方法，其特征在于，包括： 构建换挡网络模型，所述换挡网络模型包括策略网络和评价网络； 以车速、车辆加速度和油门踏板开度作为所述策略网络的输入变量，以换挡指令作为所述策略网络的输出变量；以车速、车辆加速度和油门踏板开度和所述换挡指令为所述评价网络的输入变量，所述评价网络输出当前换挡指令的价值； 计算换挡策略综合评价指数；以所述换挡策略综合评价指数和当前换挡指令的价值的差值最小作为优化目标，对所述换挡网络模型进行优化，得到最优换挡网络模型； 其中，所述换挡策略综合评价指数通过如下公式计算： r＝k1*r1+k2*r2+k3*r3+k4*r4； 式中，r1为动力性评价分数，r2为经济性评价分数，r3为换挡原则评价分数，r4为换挡时间间隔评价分数；k1、k2、k3、k4分别为各评分数的相对权重； 在车辆行驶过程中，实时检测车速、车辆加速度和油门踏板开度作为所述最优换挡网络模型的输入变量，通过所述最优换挡网络模型得到换挡指令； 所述动力性评价分数的计算方法为： 其中，J为车辆冲击度，J_max为最大冲击度，error_v为速度误差。

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