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龙图腾网获悉四川大学申请的专利结合Decision Transformer和GPG优化准时到达概率的路径决策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：CN120430480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510501994.3，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权结合Decision Transformer和GPG优化准时到达概率的路径决策方法是由魏兴;欧阳羽琦设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合Decision Transformer和GPG优化准时到达概率的路径决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合DecisionTransformer和GPG优化准时到达概率的路径决策方法。该方法包括以下步骤：获取车辆初始路径数据集；基于DecisionTransformer构建车辆路径决策模型，利用车辆初始路径数据集和车辆路径决策模型获取车辆路径节点选择的概率分布，以生成车辆预测路径；基于车辆预测路径和GPG，以准时到达概率为优化目标计算策略梯度，利用策略梯度对车辆路径决策模型进行反向传播训练，并利用其进行车辆路径决策。本发明能解决现有技术中空间相关性建模不足的问题，提升路径决策的准确性和稳定性，同时在优化决策过程中能减少对先验知识的依赖，进而能实现优化路径决策的准时到达概率。

本发明授权结合Decision Transformer和GPG优化准时到达概率的路径决策方法在权利要求书中公布了：1.结合DecisionTransformer和GPG优化准时到达概率的路径决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于路网获取车辆初始路径数据集； S2、基于DecisionTransformer构建车辆路径决策模型，利用车辆初始路径数据集和车辆路径决策模型获取车辆路径节点选择的概率分布，并根据车辆路径节点选择的概率分布生成车辆预测路径； S3、基于车辆预测路径和GPG，以准时到达概率为优化目标计算策略梯度，利用策略梯度对车辆路径决策模型进行反向传播训练，并利用反向传播训练后的车辆路径决策模型进行车辆路径决策； 基于车辆预测路径和GPG，以准时到达概率为优化目标计算策略梯度，包括以下步骤： A1、基于车辆预测路径计算其所需时长； A2、基于车辆预测路径所需时长，以准时到达概率为优化目标构建车辆路径决策模型的目标函数； A3、基于车辆路径决策模型的目标函数和GPG构建初始的策略梯度模型，并采用蒙特卡洛采样法和固定数值基线法对初始的策略梯度模型进行更新，获取最终的策略梯度模型，并利用最终的策略梯度模型计算策略梯度； 最终的策略梯度模型的表达式为： 其中：为策略梯度，M为车辆路径决策模型通过蒙特卡洛采样法生成的车辆预测路径数量，j为车辆路径决策模型通过蒙特卡洛采样法生成的预测路径编号，为条件的指示函数，表示当条件为真时取值为1，当条件为假时取值为0，为车辆预测路径的所需时长，为车辆路径决策模型通过蒙特卡洛采样法生成的第j条车辆预测路径，T为目标时间，b为基线值，k为车辆预测路径中的节点编号，Hj为车辆预测路径中的节点数量，为对数策略梯度，为车辆当前状态为时执行动作对应的策略，为在第j条车辆预测路径中的第k个节点处选择第k+1个节点对应的执行动作，为在第j条车辆预测路径中的第k个节点处的状态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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