买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于多源数据的地下道路强化学习智能选线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：CN118095595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410224388.7，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于多源数据的地下道路强化学习智能选线方法是由周彪;刘龙坤设计研发完成，并于2024-02-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的地下道路强化学习智能选线方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据的地下道路强化学习智能选线方法。所述地下道路强化学习智能选线方法包括：通过融合GIS和InSAR的多源数据，并采用参数化方法建立选线空间；每次生成一段参数化线路之后，将选线空间内相关的评价参数输入到评价模型中进行评估；将选线空间的相关参数输入到强化学习模型中，进行强化学习；将新生成的下一段线路的线型参数输入到线路构建网络中，根据输入参数生成新的选线空间；重复执行步骤S2至S4，直到在选线空间中找到最优的设计。本发明的地下道路强化学习智能选线方法能够实现地下道路选线的自动化设计，从而有利于提高地下道路设计的效率和准确性。

本发明授权一种基于多源数据的地下道路强化学习智能选线方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的地下道路强化学习智能选线方法，其特征在于：所述地下道路强化学习智能选线方法包括步骤S1至S5；S1，通过融合GIS、InSAR以及包含区域水文地质、地下建构筑物和障碍物的信息化模型的多源数据，并采用参数化方法建立选线空间；S2，每次生成一段参数化线路之后，将选线空间内相关的评价参数输入到评价模型中进行评估；所述评价模型根据技术性、安全性、可持续性、经济性评价指标对线路进行全面评估，并返回相应的评价等级，根据评估结果生成相应的奖惩值；S3，将选线空间的相关参数输入到强化学习模型中，进行强化学习；所述强化学习模型由策略网络、价值网络和线路构建网络组成；所述价值网络接收评价模型返回的奖惩值，并根据当前选线空间和动作计算未来最大总奖励，根据更新后的选线空间和动作计算未来的最大总奖励，通过计算价值网络的梯度进行更新，同时返回动作的梯度，帮助策略网络进行更新；所述策略网络接收当前的选线空间，输出当前的线型参数，再将其送入线路构建网络中；所述线路构建网络根据生成的线型参数在选线空间内构建隧道的空间分布状况，从而生成下一段的选线空间；S4，将新生成的下一段线路的线型参数输入到线路构建网络中，根据输入参数生成新的选线空间；S5，重复执行步骤S2至S4，直到在选线空间中找到最优的设计。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。