【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...
【技术保护点】
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：
...【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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