发明专利已授权

一种基于深度强化学习的自动化停车场调度方法

📄 申请号：CN201910647303.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-07-17

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_06

IPC 分类号

G06Q10_06 , G06Q10_04 , G06Q50_26 , E04H6_42 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度强化学习智能调度

应用场景

智慧停车, 停车场管理, 交通调度, 城市管理

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摘要

一种基于深度强化学习的自动化停车场调度方法，包括：步骤1：建立自动化停车场的环境；步骤2：定义泊车机器人的运行代价；步骤3：建立环境、智能体模型及设定奖励值；步骤4：对DQN算法进行改进；步骤5：使用改进的DQN算法进行训练。本发明使用对DQN算法进行改进，相对于使用一般的DQN算法，训练效率更高；在样本数据结构方面，保存了状态信息及该状态下所有动作的价值，相对于传统的保存状态之间的转移形式，能在训练前期获得较为准确的价值估计，避免价值模型陷入局部最优解。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于PCA和PSO-KELM模型的乳腺癌诊断系统

当前第 / 件

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