基于深度强化学习的自适应多尺度覆盖路径规划方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411857058.8

申请日：

2024-12-17

公开(公告)号：

CN119917597A

公开(公告)日：

2025-05-02

发明(设计)人：

张丰一白阳马征宇杨毅

申请人：

中国电子科技集团公司信息科学研究院

申请人地址：

100041 北京市石景山区实兴大街金府路30号院4号楼

IPC主分类号：

G06F16/29

IPC分类号：

G01C21/20 G06N5/01 G06N3/092 G06N3/0464 G06N3/084 G06F18/25 G06F123/02

代理机构：

工业和信息化部电子专利中心 11010

代理人：

袁鸿

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-05-02	公开	公开
2025-05-20	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 16/29申请日:20241217

共 50 条

[1]

基于深度强化学习的路径规划方法及系统 [P].

陈季杨 ;

李宇琛 ;

张钦科 ;

赵浩锋 ;

冯宏浩 .

中国专利 :CN118010053A ,2024-05-10

[2]

基于深度强化学习的多智能体路径规划方法 [P].

郑煜明 ;

陈松 ;

鲁华祥 .

中国专利 :CN114815840B ,2024-06-28

[3]

基于深度强化学习的多智能体路径规划方法 [P].

郑煜明 ;

陈松 ;

鲁华祥 .

中国专利 :CN114815840A ,2022-07-29

[4]

基于深度强化学习的多AGV路径规划方法及系统 [P].

王艳艳 ;

王泽丰 ;

许子健 .

中国专利 :CN119105508A ,2024-12-10

[5]

基于奖励函数改进的深度强化学习路径规划方法及系统 [P].

郭敏 ;

黄超 ;

胡国宾 ;

萧筝 ;

洪孟 ;

田家铭 ;

吴超群 .

中国专利 :CN118760168B ,2025-01-21

[6]

基于奖励函数改进的深度强化学习路径规划方法及系统 [P].

郭敏 ;

黄超 ;

胡国宾 ;

萧筝 ;

洪孟 ;

田家铭 ;

吴超群 .

中国专利 :CN118760168A ,2024-10-11

[7]

基于深度强化学习的自适应多智能体股票交易方法 [P].

原旭 ;

王嘉强 ;

谷少奎 ;

郭轶 .

中国专利 :CN118799079A ,2024-10-18

[8]

基于多智能体强化学习的AGV路径规划方法及系统 [P].

苑明海 ;

卢松威 ;

余琦 ;

归运昊 ;

顾文斌 ;

裴凤雀 .

中国专利 :CN119043363A ,2024-11-29

[9]

基于深度强化学习的车辆路径规划方法及装置 [P].

王甲海 ;

廖易天 .

中国专利 :CN114462687B ,2025-05-30

[10]

基于深度强化学习的车辆路径规划方法及装置 [P].

王甲海 ;

廖易天 .

中国专利 :CN114462687A ,2022-05-10

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