恭喜中山大学王甲海获国家专利权
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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利基于深度强化学习的车辆路径规划方法及装置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：CN114462687B 。
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：202210043667.4，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于深度强化学习的车辆路径规划方法及装置是由王甲海;廖易天设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度强化学习的车辆路径规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度强化学习的车辆路径规划方法及装置，方法包括：搭建车辆路径规划问题的求解框架，确定初始参数信息；搭建神经网络模型作为破坏策略；根据所述初始参数信息和所述破坏策略，将大邻域搜索过程拟合成马尔可夫决策过程；根据所述马尔可夫决策过程，通过强化学习方法训练神经网络模型；通过训练得到的神经网络模型对所述车辆路径规划问题进行求解，得到车辆路径规划结果。本发明能够缩短求解时间，且保证求解质量，可广泛应用于人工智能技术领域。
本发明授权基于深度强化学习的车辆路径规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的车辆路径规划方法，其特征在于，包括：搭建车辆路径规划问题的求解框架，确定初始参数信息；搭建神经网络模型作为破坏策略；根据所述初始参数信息和所述破坏策略，将大邻域搜索过程拟合成马尔可夫决策过程；根据所述马尔可夫决策过程，通过强化学习方法训练神经网络模型；通过训练得到的神经网络模型对所述车辆路径规划问题进行求解，得到车辆路径规划结果；所述搭建神经网络模型作为破坏策略，包括：将结点序列和结点个体特征输入到编码器中，所述编码器将结点位置特征和结点个体特征进行交互，得到结点个体特征向量的序列和结点位置特征向量的序列；将编码器得到的结点个体特征向量和结点位置特征向量输入到解码器，通过所述解码器计算结点间的概率矩阵；所述解码器根据概率矩阵选择若干个结点作为破坏的结点集，得到关于当前解的大邻域破坏策略；输出所选结点集合和动作概率。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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