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一种基于深度强化学习的空间搜索方法及设备

基本信息

申请号 CN202011616392.6 申请日 -
公开（公告）号 CN112633591A 公开（公告）日 2021-04-09
申请公布号 CN112633591A 申请公布日 2021-04-09
分类号 G06Q10/04;G06N3/08 分类 计算；推算；计数;
发明人 潘泽文;许轶博;范宏伟;李佳斌 申请（专利权）人 成都艾特能电气科技有限责任公司
代理机构 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 代理人 胡川
地址 610000 四川省成都市高新区天辰路88号1栋6层1号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明提供了一种基于深度强化学习的空间搜索方法及设备，方法包括获取空间数据信息，建立实际空间搜索模型；制定空间搜索路径规划结果的评价函数；根据所述空间搜索模型对路径规划进行网络模型的构建；采用强化学习方法迭代训练神经网络获取损失函数；通过反向传播训练神经网络并作为空间搜索路径规划决策模型输出。本发明通过根据实际需求构建空间搜索模型，进而建立评价函数作为机器学习目标，通过强化学习迭代训练使网络模型收敛至实际收益，适用于决策大规模的空间搜索路径规划问题。