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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于双时间尺度的无人车配送路径优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117933842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410040719.1，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于双时间尺度的无人车配送路径优化方法是由陈兴国;张帅强设计研发完成，并于2024-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双时间尺度的无人车配送路径优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双时间尺度的无人车配送路径优化方法，属于强化学习领域，所述基于双时间尺度的无人车配送路径优化方法包括以下步骤：将配送问题建立成强化学习环境模型，获取当前环境的状态信息，包括商家坐标，顾客坐标，商家到各个顾客的路径距离，各个顾客之间的距离，无人车取货后到顾客送货的时间；然后将当前的状态信息以及动作信息输入到双时间尺度算法进行训练，通过不断的训练，可以得到无人车在配送路径中的最优策略。该算法是使用基于核的价值函数，一定程度上克服传统复杂价值函数和灾难性干扰的问题，从而得到更优的配送路径。

本发明授权基于双时间尺度的无人车配送路径优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双时间尺度的无人车配送路径优化方法，用于无人车在商家取得货物后，配送多家顾客，优化无人车货物配送路径，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、针对无人车配送路径的要求建立强化学习环境模型； 步骤2、获取当前环境状态信息； 步骤3、将当前状态信息以及无人车可选动作输入到基于双时间尺度的算法中，得到各个动作对应的值，通过方法选择动作，执行动作，进入下一个状态，获取奖励； 步骤4、无人车利用双时间尺度优化算法对参数进行更新，从而更新当前策略； 步骤5、重复上述步骤2至步骤4，直到无人车到最短路径要求或达到最大迭代更新次数； 所述步骤4具体包括： 步骤41、构造有效状态字典，将当前状态与字典中的状态进行比对，根据构造有效状态字典，其中表示当前状态s与字典中的状态做状态空间差值，如果距离较远，则将数据加入字典，反之不加入； 步骤42、将当前状态在字典中逐个遍历，与字典中的所有状态进行对比，根据构建注意力函数，其中表示状态和状态之间的特征向量，表示注意力函数的权重参数，表示对权重参数进行转置，为字典中的状态，表示状态和状态之间的特征向量，然后利用强化学习训练加速方法对注意力函数参数进行慢更新，该注意力函数的优化如下损失函数：，其中表示状态的分布概率，R表示奖励，分别对进行更新，最终的注意力函数更新公式如下所示： 其中，表示更新注意力函数的特征权重参数向量，t表示当前时间步，t+1表示当前时间步的下一个时间步；表示高斯核函数，表示折扣因子；和分别是和的学习率，为当前状态与预期状态的差异，； 步骤43、利用半梯度下降方法对值函数参数进行快更新，值函数为，其中，表示高斯核函数，表示注意力函数，该方法是用最小化均方值误差衡量估计值与真实值之间的误差，，利用半梯度下降方法，对进行更新，更新公式如下：，其中是快更新学习率，为当前状态与预期状态的差异，且。

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