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龍圖騰網獲悉蘭州交通大學申請的專利基于深度強化學習的矢量建筑物要素壓蓋沖突處理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120296856B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510787403.3，技術領域涉及：G06F30/13；該發明授權基于深度強化學習的矢量建筑物要素壓蓋沖突處理方法是由李文德;燕亞輝;閆浩文;祿小敏;李精忠;師尚杰;馬鴻;郭芳;王浩設計研發完成，并于2025-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的矢量建筑物要素壓蓋沖突處理方法在說明書摘要公布了：本發明屬于數據處理技術領域，提供一種基于深度強化學習的矢量建筑物要素壓蓋沖突處理方法，包括：確定并構建目標空間區域內各個矢量建筑物要素之間的約束Delaunary三角網和骨架線段，生成空間沖突探測場模型；將各個矢量建筑物要素與周圍其他矢量建筑物要素的中心點相連，并結合空間沖突探測場模型，確定存在壓蓋沖突的異常矢量建筑物要素；確定異常矢量建筑物要素的當前狀態信息，根據其面積規模進行數據分組以設定每組的約束條件參數及行動獎勵信息，并結合DQN模型，得到動作預測信息；依據動作預測信息，控制異常矢量建筑物要素執行位置移動動作直至最優位置。本發明提供的方案，提升了壓蓋沖突的處理效率、精度及可行性。

本發明授權基于深度強化學習的矢量建筑物要素壓蓋沖突處理方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的矢量建筑物要素壓蓋沖突處理方法，其特征在于，包括： 確定并構建目標空間區域內各個矢量建筑物要素之間的約束Delaunary三角網和骨架線段，生成空間沖突探測場模型； 將每個矢量建筑物要素與周圍其他矢量建筑物要素的中心點相連，得到連心線段，并結合所述空間沖突探測場模型，確定存在壓蓋沖突的異常矢量建筑物要素； 將異常矢量建筑物要素作為智能體，確定異常矢量建筑物要素的當前狀態信息，根據所述異常矢量建筑物要素的面積規模進行數據分組以設定每組的約束條件參數及行動獎勵信息，并結合預先構建的DQN模型，使異常矢量建筑物要素與環境自主交互，得到動作預測信息； 依據所述動作預測信息，控制所述異常矢量建筑物要素執行位置移動動作直至最優位置； 設定每組的約束條件參數，包括： 依據目標空間區域對應的圖幅邊界，確定圖幅邊界約束條件； 若周圍建筑群的分布模式為規則模式，則確定異常矢量建筑物要素與周圍建筑群中鄰近建筑物要素的最小距離，構建邊長為所述最小距離的三倍且容納異常矢量建筑物要素自身尺寸兩倍的第一移動緩沖區，得到規則分布下的移動緩沖區約束條件；若周圍建筑群的分布模式為非規則模式，則確定異常矢量建筑物要素與周圍建筑群中鄰近建筑物要素的最大距離，構建邊長為最大距離的四倍且容納異常矢量建筑物要素自身尺寸兩倍的第二移動緩沖區，得到非規則分布下的移動緩沖區約束條件； 依據制圖規范規定，確定異常矢量建筑物要素與其他建筑物間的標準距離范圍，確定移動距離約束條件； 依據異常矢量建筑物要素在移動過程中與其他矢量建筑物要素產生壓蓋沖突的狀態，確定次生沖突約束條件； 將所述圖幅邊界約束條件、所述移動緩沖區約束條件、所述移動距離約束條件以及所述次生沖突約束條件，作為每組的約束條件參數； 設定每組的行動獎勵信息包括：將邊界約束獎勵值、緩沖約束獎勵值、距離約束獎勵值以及次生約束獎勵值求和，得到每組的行動獎勵信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人蘭州交通大學，其通訊地址為：730000 甘肅省蘭州市安寧區安寧西路118號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。