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申请/专利权人：中国测绘科学研究院
申请日：2024-06-05
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297440A
主分类号：G06Q10/0637
分类号：G06Q10/0637;G06Q10/067;G06Q50/26;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/092
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于图表征强化学习的用地单元智能决策方法及系统，涉及国土空间规划技术领域，该方法包括：获取目标规划区域的道路布局信息、已规划和待规划用地单元的特征信息以及用地单元空间关系信息；根据上述信息，构建用地单元状态图表征，基于马尔可夫决策过程对用地单元规划决策过程建模，得到马尔可夫决策过程的用地单元规划状态图表征；以马尔可夫决策过程的用地单元规划状态图表征为输入，利用GNN模型，构建用地单元规划状态图表征的节点、边及图嵌入编码；根据用地单元规划状态图表征的节点、边及图嵌入编码，基于策略网络‑价值网络强化学习模型，对用地单元的规划决策进行优化。本发明可以实现用地单元规划决策过程的智能化决策。
主权项：1.一种基于图表征强化学习的用地单元智能决策方法，其特征在于，包括：获取目标规划区域的规划决策信息；所述规划决策信息包括道路布局信息、已规划用地单元的特征信息、待规划用地单元的特征信息和用地单元空间关系信息；根据所述规划决策信息，构建用地单元状态图表征；所述用地单元状态图表征为当前用地单元状态的表示；所述用地单元状态图表征包括节点和边；所述节点的类型包括面要素、线要素和点要素；根据所述用地单元状态图表征，基于马尔可夫决策过程对用地单元规划决策过程进行建模，得到马尔可夫决策过程的用地单元规划状态图表征；以所述马尔可夫决策过程的用地单元规划状态图表征为输入，利用GNN模型，构建用地单元规划状态图表征的节点、边及图嵌入编码；根据用地单元规划状态图表征的节点、边及图嵌入编码，基于策略网络-价值网络强化学习模型，对用地单元的规划决策进行优化；所述策略网络-价值网络强化学习模型为基于AdvantageActor-Critic算法的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国测绘科学研究院 一种基于图表征强化学习的用地单元智能决策方法及系统
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