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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请公开一种基于跨尺度深度强化学习的旅行商问题求解方法与装置，该方法包括获取无人机的待监测地信息；将所述无人机的待监测地路径规划问题转换为TSP问题；根据所述待监测地信息，基于各待监测地路径规划实例通过BHH定理确定最佳路径长度与待监测地数量之间的比率关系；根据所述比率关系调整奖励函数；根据调整后的奖励函数和改进后的REINFORCE算法得到训练后的DRL模型，并通过所述训练后的DRL模型求解所述待监测地路径规划问题。通过本申请的方案能够同时求解得到不同尺度下最优的路径规划策略，高效地完成无人机的大规模监测。
主权项：1.一种基于跨尺度深度强化学习的旅行商问题求解方法，其特征在于，包括：获取无人机的待监测地信息；将所述无人机的待监测地路径规划问题转换为TSP问题；根据所述待监测地信息，在所述TSP问题的DRL模型训练中，基于各待监测地路径规划实例通过BHH定理确定最佳路径长度与待监测地数量之间的比率关系；根据所述比率关系调整奖励函数；根据调整后的奖励函数和改进后的REINFORCE算法得到训练后的DRL模型，并通过所述训练后的DRL模型求解所述待监测地路径规划问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于跨尺度深度强化学习的旅行商问题求解方法与装置
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