【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于路面养护领域，具体涉及一种基于强化学习的路面养护决策方法。
技术介绍
1、在当今的大数据时代，路面养护决策的复杂性和挑战性日益增加。伴随着城市化进程的加速和交通网络的持续扩张，海量的数据被生成，这包括了养护措施效益、路面状况以及养护成本等多维度信息。这些信息的有效整合和分析对于提高路面养护的决策效率至关重要。然而，传统的决策方法往往无法有效处理这种规模的数据，无法实时适应快速变化的环境条件。因此，探索一种能够有效处理大数据，同时提高决策效率的方法显得尤为迫切。
2、也有学者提出一种路面养护维修智能决策系统。中国专利号cn113723753a号所公开的“一种路面养护维修智能决策系统”(申请号：202110843921.4)。该系统通过收集道路状态参数，计算各个参考方案的奖励值，针对奖励值达到特定阈值的参考方案，运用强化学习模型进行深入分析，综合考量养护维修参考因素，确定各参考方案的优先级，把优先级最高的参考方案作为最优养护方案。
3、但该系统的运作机制依赖于预先设定的一系列参考方案。若最优的养护方案未被包含在这些预设参考方案中，则系统无法识别并提出真正的全局最优解。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于强化学习的路面养护决策方法。
2、实现本专利技术目的的具体技术方案为：
3、一种基于强化学习的路面养护决策方法，包括以下步骤：
4、步骤1、构建路面养护决策模型；并设定其约束条件；p>
5、步骤2、基于ddqn强化学习算法对道路养护决策模型进行迭代求解，得到最优的路面养护决策。
6、相比于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
7、(1)本方案的路面养护决策方法基于强化学习自动化决策过程，减少了人为干预和可能的错误判断，提高了决策整体的效率；
8、(2)本方案的路面养护决策方法在试错中学习，通过与环境的交互自主学习，提供全局最优解；
9、(3)本方案的路面养护决策方法不仅仅关注及时的奖励，而且寻求最大化长期收益；
10、(4)本方案的路面养护决策方法不仅能有效计算出针对特定路段的养护决策问题，还能适用于整个路网的养护策略规划。
11、下面结合具体实施方式对本专利技术做进一步的说明。
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1.一种基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所述步骤1中的路面养护决策模型，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所述状态空间用于表征路面状态，采用路段和年份表示路面状态：
4.根据权利要求2所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所述动作空间用于表征选择的路面养护措施；
5.根据权利要求4所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所述路面养护决策模型的约束条件为：
6.根据权利要求2所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所述奖励空间的奖励值函数为：
7.根据权利要求2所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所述环境的状态转移函数为：
8.根据权利要求1所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所述步骤2中的DDQN强化学习算法具体为：
9.根据权利要求8所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所述
...【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所述步骤1中的路面养护决策模型，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所述状态空间用于表征路面状态，采用路段和年份表示路面状态：
4.根据权利要求2所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所述动作空间用于表征选择的路面养护措施；
5.根据权利要求4所述的基于强化学习的路面养护决策方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：石文康，王永，刘星，华飞飞，戴仁礼，常伟，陈静，
申请(专利权)人：江苏宁宿徐高速公路有限公司，
类型：发明
国别省市：
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