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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于课程学习的改进SAC铁路线路规划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：CN121303512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511882268.7，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于课程学习的改进SAC铁路线路规划方法是由李伟;翁晨希;蒲浩;王佳琪;宋陶然;万昕洁;冉杨;张世成;曾凯杰;胡宇凡设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于课程学习的改进SAC铁路线路规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及铁路线路规划技术领域，具体涉及一种基于课程学习的改进SAC铁路线路规划方法，包括三维选线环境建模；改进SAC决策模型构建，设计包含地形特征、禁区位置、不良地质风险的100维状态空间；构建融合工程费用、地形贴合度、无效动作惩罚的奖励函数；课程学习分阶段训练；线路方案生成与优化。本发明的基于课程学习的改进SAC铁路线路规划方法，是基于SAC算法的连续动作空间决策框架能够有效解决铁路选线的高维连续动作优化问题。通过设计多维融合的状态空间、基于比例系数的连续型动作空间及基于目标引导的奖励函数，显著提升了智能选线模型对地形特征的适应性。

本发明授权基于课程学习的改进SAC铁路线路规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于课程学习的改进SAC铁路线路规划方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、三维选线环境建模，具体是：获取研究区域数字高程模型数据，构建地形栅格化模型；对禁区进行多边形边界解析与包围盒筛选，通过射线法实现禁区检测；获取不良地质区域数据，建立距离-惩罚连续映射函数量化地质风险； S2、改进SAC决策模型构建，具体是：设计包含地形特征、禁区位置、不良地质风险的100维状态空间；定义转向角、步长、高程变化量的三维连续动作空间，采用双曲正切函数实现动作软裁剪；构建融合工程费用、地形贴合度和无效动作惩罚的奖励函数； S2-1、状态空间设计，具体是：构建100维特征向量，描述智能选线模型与环境的交互状态，100维特征向量包含基础特征、禁区特征、不良地质特征和预留维度特征，所有特征经归一化至[-1,1]； S2-2、动作空间设计，具体是：定义转向角、步长和高程变化量的三维连续动作空间，明确各维度范围与约束；采用双曲正切函数软裁剪动作； S2-2-1、提出一种面向连续动作空间的参数化控制模型，将智能选线模型的动作空间设计为三维连续向量： ； 其中：为转向角变化比例系数，为步长变化比例系数，为高程变化比例系数；作用于环境后输出的具体动作计算如下： ； 其中：为线路的最大转角，是智能选线模型在线路平面内采取动作的最大步长，为限制坡度，表示智能体采取的具体动作转向角，表示智能体采取的具体步长，表示智能体采取的具体坡度； S2-2-2、基于双曲正切函数的自适应动作软剪裁策略将原始动作限制在[-1,1]范围内，表达式如下： ； 其中：为裁剪后的动作，表示允许动作的最大值； S2-3、奖励函数设计，具体是：通过设计奖励函数加速智能选线模型策略学习；总奖励为工程费用、地形贴合度、无效动作惩罚的加权和；费用奖励与综合成本负相关，地形奖励依高程偏差分段设定，无效动作按次数扣分，引导模型生成合规经济线路； S3、课程学习分阶段训练，结合课程学习三阶段训练与动态调整机制优化训练过程，得到训练后的SAC决策模型； S4、线路方案生成与优化，具体是：基于训练后的SAC决策模型，在移除子目标引导后，让模型自主完成三维空间连续路径规划，通过点线一致迭代重构方法，将离散路径点拟合为符合铁路设计规范的线路方案。

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