买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种融合超启发式调度与QL的路径规划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：CN121455055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610000219.4，技术领域涉及：G05B19/19；该发明授权一种融合超启发式调度与QL的路径规划方法及系统是由谭鑫;余善恩;王超月;李佳鑫;苏秦羽;付嘉晟;吴欣烨设计研发完成，并于2026-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合超启发式调度与QL的路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合超启发式调度与QL的路径规划方法及系统，该方法首先构建栅格化地图模型，设置起始位置与目标位置，同时定义障碍物和通行区域的地图信息。其次根据构建的栅格化地图模型初始化动作价值函数，在QL算法中引入启发式信息，计算从起始位置到目标位置的启发式算子LLH的评价函数值，将评价函数值的最大值作为全局最优的参考路径，并对QL算法进行优化调整。最后在建立的栅格化环境模型中，通过优化后的QL不断迭代学习更新动作价值函数，得到最优路径。本发明实现了在复杂环境中的高效、自适应决策，显著提升了算法的全局搜索性能和路径规划能力。

本发明授权一种融合超启发式调度与QL的路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合超启发式调度与QL的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建栅格化地图模型，设置起始位置与目标位置，同时定义障碍物和通行区域的地图信息； 步骤2、根据栅格化地图模型初始化动作价值函数，在QL算法中引入启发式信息，计算从起始位置到目标位置的启发式算子LLH的评价函数值，将评价函数值的最大值作为全局最优的参考路径，并对QL算法进行优化调整； 所述对QL算法进行优化调整具体包括如下方式： 基于动作价值函数，利用优化学习率模型对标准QL算法的超参数进行动态调整； 在初始化阶段，首先确定起始点和目标点，并通过评价函数对启发式算子的综合性能进行评估，依据评价函数的输出值选择最优启发式算子，以生成对应的最优全局参考路径；在优化学习率模型的基础上，引入超启发式调度机制，当陷入陷阱无法逃逸时，当前的栅格点与全局最优参考路径上最近的栅格点的位置之间计算不同的启发式算子的评价函数，启发式算子通过评价函数评价所得到最大值的算子作为逃逸的路径和方向；通过逃逸路径和全局最优参考路径所生成的交点作为逃逸点； 通过向目标点移动的同时规避障碍物，在第一次成功到达目标点后，并在第二次迭代前在逃逸点之间通过启发式算子的最大评价函数值，生成最优剪枝策略； 所述计算从起始位置到目标位置的启发式算子LLH的评价函数值具体过程如下： 在QL算法中，选取启发式算子A*、JPS和Theta*，针对各启发式算子在运行后得到的路径长度、节点数量、访问节点数量以及运行时间特征，对各特征取其加权综合值的倒数作为性能指标，作为不同启发式算子的整体性能；将性能指标中数值最大的算子确定为当前最优算子，并将该最优算子对应的评价函数值的最大值作为全局最优的参考路径，指导后续学习过程中的路径优化与策略更新； 步骤3、在建立的栅格化环境模型中，通过优化后的QL不断迭代学习更新动作价值函数，得到最优路径。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。