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龙图腾网获悉大连宗益科技股份有限公司申请的专利一种基于强化学习的道口调度方法及系统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：CN120875492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511403122.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于强化学习的道口调度方法及系统是由王鹏程;王连军;罗文;杨磊刚;于永康;王浩;徐胜献;李想设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的道口调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于强化学习的道口调度方法及系统，其中，一种基于强化学习的道口调度方法包括：获取道口调度场景数据，生成场景复杂度评估结果；处理调度人员历史操作数据，生成人员能力与专长画像；获取强化学习决策过程数据，生成决策解释信息；基于场景复杂度和人员专长，生成人机任务分配方案；处理强化学习决策数据，量化决策不确定性指标；获取调度人员反馈数据，更新强化学习模型；处理人机协作过程数据，优化人机分工策略；本发明能够准确识别AI系统难以确定的决策情境，及时引入人类干预；通过持续整合人类专业知识，提升了系统在复杂场景下的决策质量和鲁棒性。

本发明授权一种基于强化学习的道口调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的道口调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取道口调度场景数据，通过场景复杂度评估模型生成场景复杂度评估结果；场景复杂度评估模型还包括： 特征提取模块，用于从原始道口调度场景数据中提取多维场景特征向量； 复杂度计算模块，基于神经网络的输出，通过激活函数计算场景复杂度评分； 不确定性评估模块，基于神经网络的输出，通过激活函数计算不确定性指标； 处理调度人员历史操作数据，通过人员能力与专长画像系统生成人员画像信息； 基于场景复杂度评估结果和人员画像信息，通过人机任务自适应分配机制生成人机任务分配方案；人机任务自适应分配机制包括： 输入处理模块，用于接收和预处理场景复杂度、不确定性指标和调度人员能力向量； 多目标函数模块，用于定义决策质量、响应时间和协同效率及其他多个优化目标； 任务划分模块，用于生成分配给AI系统和人类调度员的任务集合； 权限管理模块，用于为AI系统和人类调度员分配不同级别的决策权限； 根据人机任务分配方案，获取强化学习系统的决策数据，通过可解释AI框架生成决策解释信息；可解释AI框架包括： 特征重要性提取模块，用于计算强化学习模型中各特征对决策的贡献程度； 注意力机制模块，用于识别决策过程中的关键影响因素； 解释生成模块，用于将状态动作值函数分解为关键特征的加权组合； 文本转化模块，用于将数值化的解释转化为人类可理解的语言描述； 基于决策解释信息，通过决策不确定性量化算法识别低置信度决策； 针对低置信度决策收集调度人员反馈数据，通过人类反馈增强学习系统更新强化学习模型； 基于更新后的模型运行结果，分析人机协作过程数据，通过人机协同效率评估与优化系统优化人机分工策略。

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