清华大学李勇获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于强化学习的城市设施部署方法、装置及电子设备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：CN119558555B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411138625.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于强化学习的城市设施部署方法、装置及电子设备是由李勇;郑瑜设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习的城市设施部署方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及城市规划技术领域，提供一种基于强化学习的城市设施部署方法、装置及电子设备，其中的方法包括：获取初始城市设施部署方案对应的城市区域交换图，并过滤城市区域交换图中总部署成本高于设定成本阈值的低质量边，得到目标城市区域交换图；基于预先训练的城市设施部署模型，根据目标城市区域交换图生成目标城市设施部署方案，并根据目标城市设施部署方案进行城市设施部署。该方法通过过滤城市区域交换图中的低质量边，将算法注意力引导到高质量交换操作上，提升了目标城市设施部署方案的精度，以及，通过图神经网络和策略网络的快速推理驱动交换操作来实现城市设施部署，避免了繁重的计算，实现了目标城市设施部署方案的快速生成。
本发明授权基于强化学习的城市设施部署方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的城市设施部署方法，其特征在于，包括： 获取初始城市设施部署方案对应的城市区域交换图，并过滤所述城市区域交换图中总部署成本高于设定成本阈值的低质量边，得到目标城市区域交换图；其中，所述城市区域交换图包括图-节点和图-边，所述图-节点用于表征候选区域，所述图-边用于连接存在待部署设施的图-节点和不存在待部署设施的图-节点，且所述图-边对应于候选交换操作； 基于预先训练的城市设施部署模型，根据所述目标城市区域交换图生成目标城市设施部署方案，并根据所述目标城市设施部署方案进行城市设施部署；其中，所述城市设施部署模型基于图神经网络和策略网络构建得到，所述目标城市设施部署方案包括包含于候选交换操作的目标交换操作，且所述目标城市设施部署方案对应最小总部署成本。
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