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龙图腾网获悉中国人民武装警察部队工程大学申请的专利一种融合Q算法和模糊化状态划分的自适应巡航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：CN116279466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310438432.X，技术领域涉及：B60W30/14；该发明授权一种融合Q算法和模糊化状态划分的自适应巡航决策方法是由尚靖皓;冯建伟;陈豪设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合Q算法和模糊化状态划分的自适应巡航决策方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合Q算法和模糊化状态划分的自适应巡航决策方法，包括以下步骤：步骤1，建立离散化的状态变量模型；步骤2，建立模糊化变量模型；步骤3，初始化Q矩阵中的值，并设定学习率α，衰减率γ和奖励值r；步骤4，计算适应度μiis，并选取具有最大适应度μkks的状态；步骤5，选择待执行的动作b；步骤6，执行动作b得到下一时刻状态s′和奖励值r；步骤7，计算置信度ωjj并更新Q值；步骤8，将离散动作连续化；步骤9，判断是否满足自适应巡航任务的停止条件，若满足则自适应巡航任务截止，若不满足则再次进入计算适应度步骤。本发明的方法解决了传统算法因训练样本不足、采集不均衡导致效果不佳以及因矩阵的存储空间有限而无法实施的问题。

本发明授权一种融合Q算法和模糊化状态划分的自适应巡航决策方法在权利要求书中公布了：1.一种融合Q算法和模糊化状态划分的自适应巡航决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建立离散化的状态变量模型； 步骤2，建立状态和动作的模糊化变量模型； 步骤3，根据步骤2建立的模糊化变量模型，初始化Q矩阵中的值，并设定学习率α，衰减率γ和奖励值r； 其中，其中，a为加速度，s为二维状态量； 步骤4，计算适应度μis，并选取具有最大适应度μks的状态； 其中，步骤5，从步骤3的Q矩阵中的第k行选择待执行的动作b； 步骤6，执行动作b，得到下一时刻状态s′和奖励值r； 步骤7，计算置信度ωj，并更新Q值； 其中，Qsk,al＝Qsk,al+αr+γωQ′sk′,al′，sk←sk′；其中，a为加速度，s为二维状态量； 步骤8，将离散动作连续化，以获得自适应巡航任务的完成情况； 步骤9，根据步骤8的自适应巡航任务的完成情况，判断是否满足自适应巡航任务的停止条件，若满足则自适应巡航任务截止，若不满足则再次进入步骤4的计算适应度步骤。

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中国人民武装警察部队工程大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市未央区武警路1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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