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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于强化学习的高强度片区热环境性能空间设计决策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：CN120297150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510476725.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于强化学习的高强度片区热环境性能空间设计决策方法是由刘刚;张力化;韩臻设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的高强度片区热环境性能空间设计决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的高强度片区热环境性能空间设计决策方法，涉及城市热舒适性评估与优化技术领域。该方法包括：分别对建筑Agent和树木Agent的状态空间、动作空间和奖励函数进行定义；利用近端策略优化算法训练建筑Agent，基于建筑Agent的训练结果利用近端策略优化算法训练树木Agent；应用训练好的建筑Agent和训练好的树木Agent协同生成待优化片区中建筑与树木的最优布局。该方法通过强化学习算法动态调整建筑布局和树木布局，在随机地块形状和容积率约束下，生成满足热舒适性需求的建筑排布和树木排布方案，可快速优化城市热环境的热舒适性指标，为城市规划和建成环境优化提供科学支持。

本发明授权基于强化学习的高强度片区热环境性能空间设计决策方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的高强度片区热环境性能空间设计决策方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 分别对建筑Agent的状态空间、动作空间和奖励函数以及树木Agent的状态空间、动作空间和奖励函数进行定义； 利用近端策略优化算法训练建筑Agent，基于建筑Agent的训练结果利用近端策略优化算法训练树木Agent； 应用训练好的建筑Agent和训练好的树木Agent协同生成待优化片区中建筑与树木的最优布局； 所述建筑Agent的状态空间表示建筑Agent的输入信息，包括地块的几何特征1、地块的目标容积率FAR{target}、建筑的几何参数以及热环境状态1；所述地块的几何特征1包括：地块边界的各顶点坐标、地块面积；所述建筑的几何参数包括：每个建筑底面的中心点坐标xi,yi、长度li、宽度wi、建筑高度hi和朝向角度θi，若地块内已放置n个建筑，则建筑的几何参数表示为[x1,y1,l1,w1,h1,θ1,...,xn,yn,ln,wn,hn,θn]；所述热环境状态1包括如下参数：舒适面积比Comfort{ratio}、建筑重叠率ArchOverlap{ratio}、当前容积率FAR{current}、UTCI最大值UTCImax、建筑边界违规指标Boundary{out}1、建筑尺寸违规指标Size{out}1； 所述树木Agent的状态空间表示树木Agent的输入信息，包括地块的几何特征2、目标树木覆盖率Cover{current}、树木的几何参数以及热环境状态2；所述地块的几何特征2包括：地块边界的各顶点坐标、地块内已放置建筑的占地面积、建筑的几何参数；所述树木的几何参数包括每个树木的坐标xj,yj、高度hj和树冠直径dj，若地块内已放置m棵树，则树木的几何参数表示为[x1,y1,h1,d1,...,xm,ym,hm,dm]；所述热环境状态2包括如下参数：舒适面积比Comfort{ratio}、树木重叠率TreeOverlap{ratio}、当前树木覆盖率Cover{current}、UTCI最大值UTCImax、树木边界违规指标Boundary{out}2、树木尺寸违规指标Size{out}2； 所述建筑Agent的动作空间表示建筑Agent的输出动作，包括新建筑放置和已有建筑调整；所述新建筑放置指的是在地块内放置新的建筑；所述已有建筑调整指的是为第i个已有建筑指定调整量：[Δxi,Δyi,Δli,Δwi,Δhi,Δθi]，其中Δxi,Ayi为该建筑底面的中心点坐标变化；Δli,Δwi为该建筑底面的长宽变化；Δθi为建筑的朝向角度变化； 所述树木Agent的动作空间表示树木Agent的输出动作，包括新树木放置和已有树木调整；所述新树木放置指的是在地块内放置新的树木；所述已有树木调整为第j个已有树木指定调整量：[Δxj,Δyj,Δhj,Δdj]，其中Δxj,Δyj为该树木的坐标变化；Δhj为该树木的高度变化；Δdj为该树木的树冠直径变化。

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