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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：本申请涉及一种考虑用户偏好的联合投送路径规划方法。所述方法包括：在单步规划阶段，利用机器学习模型和最短路算法获取当前节点各后续通道的综合被选中概率，按照综合被选中概率从大到小的顺序对当前节点各后续通道进行排序，并通过考虑用户偏好和排序结果输出当前节点的单步规划路径；在多步规划阶段，在单步规划路径的基础上自动更新当前节点并序贯执行单步规划，若在未达到终止条件之前，当前节点更新为任务终点，停止单步规划并输出由任务起点连接至任务终点的多步规划路径；否则，调用最短路算法输出任务起点至任务终点的最短路作为推荐路径并结束规划。本方法能够通过智能推荐结合人工确认的方式高效生成符合用户偏好的投送路径。

主权项：1.一种考虑用户偏好的联合投送路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：在联合投送路径单步规划阶段，利用机器学习模型和最短路算法，获取当前节点各后续通道的综合被选中概率，按照所述综合被选中概率从大到小的顺序对当前节点各后续通道进行排序，并通过考虑用户偏好和排序结果输出当前节点的单步规划路径；在联合投送路径多步规划阶段，在单步规划路径的基础上，自动更新当前节点并序贯执行单步规划，若在未达到终止条件之前，当前节点更新为任务终点，停止单步规划并输出由任务起点连接至任务终点的多步规划路径；否则，调用最短路算法输出任务起点至任务终点的最短路作为推荐路径并结束路径规划；其中，所述联合投送路径单步规划阶段的具体过程包括：离线阶段：通过预先构建的字典库对所有历史已规划路径进行逐段编码，生成由多条训练样本构成的训练集，并将所述训练集输入机器学习模型进行训练，输出得到训练好的机器学习模型；在线阶段：将经过字典库编码后的当前路径规划的任务信息输入所述训练好的机器学习模型进行预测，得到当前节点各后续通道的第一类被选择概率，并利用最短路算法计算获取当前节点各后续通道的第二类被选择概率，通过对所述第二类被选择概率和第一类被选择概率进行加权求和，得到当前节点各后续通道的综合被选中概率，按照所述综合被选中概率从大到小的顺序对当前节点各后续通道进行排序，并通过考虑用户偏好和排序结果输出当前节点的单步规划路径。

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权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种考虑用户偏好的联合投送路径规划方法