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龍圖騰網(wǎng)獲悉吉林大學申請的專利一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120412316B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510901155.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08G1/123；該發(fā)明授權(quán)一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法是由張智權(quán);別一鳴;從遠;楊穎;張鵬;劉芷含設計研發(fā)完成，并于2025-07-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法在說明書摘要公布了：一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法,本發(fā)明屬于城市公共交通控制領(lǐng)域，具體涉及基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法。本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有車輛無法應對站點客流的隨機波動，并且無法滿足接駁過程中模塊化公交對速度控制的實時性與精確性的要求的問題。過程為：1.定義模塊化公交環(huán)境數(shù)據(jù)；2.初始化網(wǎng)絡模型；3.獲得訓練好的第一值函數(shù)、第二值函數(shù)、技能、選擇器、第一目標值函數(shù)和第二目標值函數(shù)；4.在完整線路場景下保存訓練好的第一下層批評家、第二下層批評家、技能網(wǎng)絡模型參數(shù)、上層批評家網(wǎng)絡和終止函數(shù)網(wǎng)絡；5.將待測觀測信息輸入訓練好的網(wǎng)絡，訓練好的網(wǎng)絡輸出動作。

本發(fā)明授權(quán)一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法，其特征在于：所述方法具體過程為： 步驟1.定義模塊化公交環(huán)境數(shù)據(jù)； 步驟2.初始化技能網(wǎng)絡、選擇器網(wǎng)絡、第一值函數(shù)網(wǎng)絡、第二值函數(shù)網(wǎng)絡、上層批評家網(wǎng)絡、第一下層批評家網(wǎng)絡、第二下層批評家網(wǎng)絡、終止函數(shù)網(wǎng)絡、第一目標值函數(shù)網(wǎng)絡、第二目標值函數(shù)網(wǎng)絡、上層批評家目標網(wǎng)絡、第一下層批評家目標網(wǎng)絡、第二下層批評家目標網(wǎng)絡； 步驟3.將完整線路場景拆分為跟馳場景、停靠場景、駐站場景和接駁場景； 獲得接駁班次的觀測信息； 獲取安全性獎勵函數(shù)、舒適性獎勵函數(shù)、效率性獎勵函數(shù)，基于安全性獎勵函數(shù)、舒適性獎勵函數(shù)、效率性獎勵函數(shù)獲得總獎勵值； 將接駁班次的觀測信息輸入到對應場景的技能網(wǎng)絡中，技能網(wǎng)絡輸出動作值，執(zhí)行技能網(wǎng)絡輸出的動作值，獲取時刻接駁班次的觀測信息； 對應場景為跟馳場景、停靠場景、駐站場景或接駁場景； 將作為一條樣本經(jīng)驗存儲到經(jīng)驗池中； 基于經(jīng)驗池獲得訓練好的第一值函數(shù)網(wǎng)絡、第二值函數(shù)網(wǎng)絡、技能網(wǎng)絡、選擇器網(wǎng)絡、第一目標值函數(shù)網(wǎng)絡和第二目標值函數(shù)網(wǎng)絡； 步驟4.在完整線路場景下訓練第一下層批評家網(wǎng)絡、第二下層批評家網(wǎng)絡、技能網(wǎng)絡、上層批評家網(wǎng)絡和終止函數(shù)網(wǎng)絡，保存訓練好的第一下層批評家網(wǎng)絡、第二下層批評家網(wǎng)絡、技能網(wǎng)絡模型參數(shù)、上層批評家網(wǎng)絡和終止函數(shù)網(wǎng)絡； 步驟5.將待測觀測信息輸入訓練好的網(wǎng)絡，訓練好的網(wǎng)絡輸出動作。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人吉林大學，其通訊地址為：130023 吉林省長春市南關(guān)區(qū)人民大街5988號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。