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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于人工智能强化学习的建筑二维双向模块布局生成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：CN119848989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411916344.7，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于人工智能强化学习的建筑二维双向模块布局生成系统是由万子敬;刘界鹏;冯亮;齐宏拓;夏毅;李毅文设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能强化学习的建筑二维双向模块布局生成系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能强化学习的建筑二维双向模块布局生成系统，属于建筑技术领域。该系统自动化处理输入信息，包括待排布区域、模块种类及模块参数，并利用模块化建筑排布规则的先验知识构建强化学习框架。通过训练，该模型输出经过强化学习模型计算得到的多种模块排布组合结果。该系统采用了二维布局方式，通过剩余面积进行判断是否完成排布，而不再限制模块的宽度仅依赖于长度判断是否完成排布。模块的长宽仅由算法的输入参数决定，并且允许模块在横向和纵向上灵活排布。简化了人工操作，还具备自动化、快速响应和多方案生成等优点。多维度评估分析与可视化功能进一步增强了该方法的实用性，使其在建筑领域展现出广阔的应用前景。

本发明授权基于人工智能强化学习的建筑二维双向模块布局生成系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能强化学习的建筑二维双向模块布局生成系统，其特征在于：该系统包括：算法输入单元、算法框架搭建单元、算法初始化单元、算法训练单元、方案评估单元和算法输出单元； 所述算法输入单元用于输入待排布区域、模块尺寸、算法参数；所述待排布区域包括建筑轮廓、房间边界；所述模块尺寸包括输入模块的最小长度、宽度和最大长度、宽度；所述算法参数包括不同生成目标，即模块总数、模块种类、模块对齐程度的权重α1，α2，α3，需满足α1+α2+α3=1； 所述算法框架搭建单元用于构建强化学习框架； 所述算法初始化单元用于初始化强化学习环境和智能体； 所述算法训练单元用于循环迭代进行智能体训练并输出最终方案； 所述方案评估单元用于对结果进行量化评估和指标可视化描述，包括对生成方案进行模块种类数、模块总数、房间对齐度数方面的定量统计评估； 所述算法输出单元用于输出模块排布方案对比分析、方案平面图和方案数据表； 所述算法输入单元，接收三个输入条件：1）待排布区域JSON描述文件；2）可选模块集合；3）算法参数，包括模块总数、模块种类、模块对齐程度三个排布目标对结果的影响权重，以及强化学习的探索衰减率参数；具体包括以下步骤： S1、待排布区域JSON描述文件处理：读取输入待排布区域JSON描述文件，得到每个区域边界的坐标，通过边界的坐标计算得到每个区域的坐标，形成整个待排布区域的点阵图； S2、可选模块集合处理：通过输入的最大、最小的长、宽约束，以及生成策略生成不同的模块，通过模块序号访问具体模块尺寸； S3、算法参数处理：获取模块总数、模块种类、模块对齐程度的权重α1，α2，α3，需满足α1+α2+α3=1；获取探索率参数εdecay； 所述算法框架搭建单元搭建强化学习算法框架，包括对环境、状态、动作、奖励机制的定义和设置；环境定义为一个排布区域，由排布区域的边界和内部功能区域的边界构成；采用二维的排布方式，状态设置不能仅设置关于某个方向上到边界的距离；智能体状态是整个排布区域的点阵图信息，其中已经排布的区域被模块标记为其种类序号，未排布区域标记为-1；通过点阵图中坐标值是否为-1来判断该区域是否已经排布过模块，通过是否还有区域为-1来判断待排布区域是否排布完成；智能体动作由输入参数中模块的长宽范围参数以及生成策略得到可选模块尺寸种类列表，再通过种类序号，访问、选择不同动作；奖励机制从模块总数、模块种类、模块对齐程度三个角度对智能体执行的动作进行反馈。

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