基于多目标强化学习的时空自适应匹配系统及方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
基于多目标强化学习的时空自适应匹配系统及方法
申请号:
CN202510166031
申请日期:
2025-02-14
公开号:
CN120010515B
公开日期:
2025-10-28
类型:
发明专利
摘要
一种基于多目标强化学习的时空自适应匹配系统,包括:数据融合清洗模块、智能路径规划模块、多目标调度优化模块、自适应任务优化模块和强化学习驱动模块,本发明通过强化学习和多目标优化策略,实现无人机在三维空间中的自适应调度和路径规划,提供智能化的飞行器任务管理,保障复杂空域下的运行安全,符合低空产业对安全与效率的多重要求的同时,降低了对静态规则和专家经验的依赖,能够根据实时反馈和环境变化动态调整策略,具有高度适应性,符合未来低空装备在运行服务、监管和全产业链安全标准化体系中的核心技术要求。
技术关键词
智能路径规划
深度强化学习
飞行器
数据
模块
动态
栅格
强化学习技术
状态实时监测
资源分配策略
实时监控系统
资源利用率最大化
节点
层次分析法
环境监控信息
无人机路径规划
算法