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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于深度学习引导的A*算法的个性化路径推荐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：CN115577175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211233566.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于深度学习引导的A*算法的个性化路径推荐方法是由刘婵娟;张睿凝;陈炳才设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习引导的A*算法的个性化路径推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习方向的个性化路径推荐算法领域，涉及一种基于深度学习引导的A*算法的个性化路径推荐方法，包括：对数据进行预处理，从用户历史出行信息中提取可用数据；CNN+LSTM神经网络通过提取出的数据学习其中隐含的用户的个性化偏好特征，利用CNN+LSTM神经网络进行路径规划，得到备选路径；选路径的评测标准作为A*搜索算法的估算函数，用于A*搜索算法的迭代过程中下一时刻结点选取的依据；经A*搜索算法规划出的路径为最终求解结果即为用户推荐的个性化路径。该算法为现代导航系统的路线推荐功能提供了新的选择，能为用户提供更契合用户需要的路线建议，提升用户对导航服务的满意度，提高交通出行的质量。

本发明授权一种基于深度学习引导的A*算法的个性化路径推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习引导的A*算法的个性化路径推荐方法，称为CNN-LSTM-A*方法，其特征在于，主要由CNN+LSTM神经网络和A*搜索算法两部分组件构成；具体如下： 1首先对数据进行预处理，从用户历史出行信息中提取可用数据； 根据提供的数据的具体形式，使用相应的图像特征提取技术，将数据统一简化为二维坐标系下的图像信息； 2CNN+LSTM神经网络通过提取出的数据学习其中隐含的用户的个性化偏好特征，利用CNN+LSTM神经网络进行路径规划，得到备选路径； 首先对CNN+LSTM神经网络组件进行训练和测试，实现学习个性化特征；根据实际应用的需要，将经过数据预处理的用户历史数据合理划分为训练集和测试集；CNN+LSTM神经网络组件通过处理训练集数据学习用户个性化特征；用户历史路径上节点与非障碍物的位置关系作为训练集数据输入CNN+LSTM神经网络组件，CNN+LSTM神经网络组件将提取其位置关系的特征；CNN+LSTM神经网络组件经过训练得到一组神经网络参数，作为CNN+LSTM神经网络组件的输出数据；CNN-LSTM-A*方法使用测试集对CNN+LSTM神经网络组件进行性能评测，调用CNN-LSTM-A*方法时，根据CNN+LSTM神经网络组件的评测结果对神经网络模型进行调试； 在新环境的路网GT中，当前t时刻当前节点agent的状态st、agent与非障碍物的位置关系作为输入数据输入CNN+LSTM神经网络组件，CNN+LSTM神经网络组件将预测当前t时刻agent的行为at，再根据at确定下一时刻agent的状态st+1，从而获得规划的路径； 3备选路径的评测标准作为A*搜索算法的估算函数，用于A*搜索算法的迭代过程中下一时刻节点选取的依据；经A*搜索算法规划出的路径为CNN-LSTM-A*方法的最终求解结果，即为用户推荐的个性化路径； 对应用CNN+LSTM神经网络的路径规划结果进行评测，评测指标的取值应用于A*搜索算法；A*搜索算法基于CNN+LSTM神经网络组件的求解结果的评测值进行路径搜索，求解得到全局范围内可达路径，即个性化路径推荐问题的解。

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