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龙图腾网获悉四川吉利学院申请的专利一种哈里斯鹰融合深度强化学习的车辆动态路径规划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：CN120333489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510820554.4，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种哈里斯鹰融合深度强化学习的车辆动态路径规划方法是由邹倩颖;刘俸宇;刘杰成;周永川;罗静;陈瑞鑫设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种哈里斯鹰融合深度强化学习的车辆动态路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆路径规划技术领域，公开了一种哈里斯鹰融合深度强化学习的车辆动态路径规划方法，包括初始化哈里斯鹰种群优化方法的位置和深度强化学习的策略网络参数；计算逃离能量函数以判断通过哈里斯鹰优化方法进行全局探索或利用深度强化学习进行局部开发；基于动态权重融合机制，根据适应度改进率和种群多样性动态调整哈里斯鹰种群优化方法和深度强化学习的参与比例；基于双向反馈机制将深度强化学习的全局最优解注入哈里斯鹰种群优化方法的种群，并将哈里斯鹰种群优化方法的优质解序列加入深度强化学习经验池；迭代优化后输出车辆最优路径。本发明能够增强车辆动态路径规划的自适应性和协同优化能力，实现更为高效的车辆动态规划。

本发明授权一种哈里斯鹰融合深度强化学习的车辆动态路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种哈里斯鹰融合深度强化学习的车辆动态路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 初始化哈里斯鹰种群优化方法的位置和深度强化学习的策略网络参数； 计算逃离能量函数以判断通过哈里斯鹰优化方法进行全局探索或利用深度强化学习进行局部开发； 基于动态权重融合机制，根据适应度改进率和种群多样性动态调整哈里斯鹰种群优化方法和深度强化学习的参与比例；动态权重融合机制中动态权重因子的计算公式为： 其中，为第t+1代的动态权重因子，为种群多样性参考值，为第t+1代的种群多样性，为预设正数，为适应度改进率参考值，为第t+1代的适应度改进率； 适应度改进率的计算公式为： 其中，It为第t代的适应度改进率，为第t‑1代的全局最优解适应度，为第t代的全局最优解适应度，max为取最大值函数，为预设正数； 基于双向反馈机制将深度强化学习的全局最优解注入哈里斯鹰种群优化方法的种群，并将哈里斯鹰种群优化方法的优质解序列加入深度强化学习经验池； 迭代优化后输出车辆最优路径。

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