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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的无人机与车辆联合配送路径优化方法和系统，包括以下步骤：首先对无人机与车辆的联合配送路径优化问题进行数学建模，构建由节点集组成的完整图，并形式化为马尔可夫决策过程；然后构建由编码器和解码器组成的参数化强化学习智能体行为策略网络，进行节点选择策略求解；最后通过基于策略梯度的深度强化学习算法，进行模型参数更新，最终得到训练好的模型参数集。本发明通过深度强化学习技术解决了运输投送场景下无人机和车辆联合调度的问题，使之能够高效配送。
主权项：1.一种基于强化学习的无人机与车辆联合配送路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对-辆车与-架无人机向两个以上的目标地址进行联合配送的路径规划问题进行数学建模，将仓库位置和目标位置设置为节点，构建由节点集组成的完整图G，通过对状态s、动作a和奖励函数R进行定义，将联合路径规划问题形式化为马尔可夫决策过程；步骤2：输入步骤1得到的完整图G，构建由编码器和解码器组成的参数化强化学习智能体行为策略网络，通过编码器进行特征提取和信息聚合，通过解码器进行节点选择策略求解，生成待选择节点的概率分布pθ；步骤3：通过基于策略梯度的深度强化学习算法，进行概率分布模型参数训练，实现给定一个节点图，基于所述概率分布模型产生无人机和车辆的访问节点序列，根据所述访问节点序列生成无人机与车辆联合配送路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于强化学习的无人机与车辆联合配送路径优化方法和系统
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