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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于强化学习的索杆张力结构施工过程优化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：CN119227507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411188871.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于强化学习的索杆张力结构施工过程优化方法是由朱明亮;彭逸凡设计研发完成，并于2024-08-28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索杆张力结构施工过程优化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索杆张力结构施工过程优化方法，包括以下步骤：S1，对索杆结构成形过程顺序进行多次随机排序，生成样本空间矩阵；S2，基于强化学习构建索杆结构成形过程组合优化模型，将样本空间矩阵输入组合优化模型；S3，确定组合优化模型训练中各种超参数的范围，通过控制变量法寻找最优训练超参数；S4，使用最优训练超参数的模型对样本空间矩阵进行求解，输出最佳成形过程顺序。本发明基于Q‑learning算法，探索钢支撑安装顺序与索杆结构成形过程中关键的力学性能特征参数之间的权衡，优化过后的钢斜撑安装顺序能降低最大钢斜撑应力以及最大拉索提升力，为实际成形过程的工装选择提供便利。

本发明授权一种基于强化学习的索杆张力结构施工过程优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的索杆张力结构施工过程优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，对索杆结构成形过程顺序进行多次随机排序，生成样本空间矩阵； S2，基于强化学习构建索杆张力结构成形过程组合优化模型，将样本空间矩阵输入组合优化模型； S3，确定组合优化模型训练中各种超参数的范围，通过控制变量法寻找最优训练超参数； S4，使用最优训练超参数的组合优化模型对样本空间矩阵进行求解，输出最佳成形过程顺序； 步骤S2中，构建索杆结构成形过程组合优化模型的步骤如下： S21，基于向量式有限元方法构建索杆结构的向量式有限元模型，结合向量式有限元模型与索杆结构成形过程中所需的物理变量构建封装环境； S22，在状态空间S中选取索杆结构成形过程中关键的力学性能特征参数，并作为组合优化模型的目标函数变量；通过组合多个特征参数确定奖励函数R的表达式； S23，在动作空间A中确定作用于封装环境的主要因变量，基于索杆结构成形过程顺序组合优化的研究对象进行判断，确定最关键的成形过程顺序； S24，基于Q-learning算法构建智能体Agent，通过智能体Agent与封装环境交互，并依据奖励函数值动态更新自身内部价值函数，输出最佳成形过程顺序。

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