中国矿业大学李莹获国家专利权
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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于改进ε-greedy策略的矿用无人驾驶电机车速度控制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：CN116424341B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310326046.1，技术领域涉及：B60W40/105；该发明授权一种基于改进ε-greedy策略的矿用无人驾驶电机车速度控制方法是由李莹;李小强;张益东;朱真才;闫万梓;叶继铭;赵子远设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进ε-greedy策略的矿用无人驾驶电机车速度控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进ε‑greedy策略和强化学习的矿用无人驾驶电机车速度控制方法，包括：将矿用无人驾驶电机车作为智能体，智能体动作设置为电机车施加在车轴上的最佳驱动制动力矩范围内整数；分别设计智能体动作、状态及奖励函数，利用Q‑Learning算法以电机车实时状态信息为输入，以施加在车轴上的驱动制动力矩和智能体所获得的奖励值为输出，完成矿用无人驾驶电机车速度控制的主体算法结构搭建，确保矿用电机车在复杂、不确定的工况环境下自主完成安全跟车、有效避障等行为；通过对ε‑greedy策略的改进，有效提高矿用电机车强化学习算法的学习效率，在更少的迭代次数下达到更优的控制效果。
本发明授权一种基于改进ε-greedy策略的矿用无人驾驶电机车速度控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进ε-greedy策略的矿用无人驾驶电机车速度控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将矿用无人驾驶电机车作为智能体，智能体动作设置为电机车施加在车轴上的最佳驱动制动力矩范围内整数； 2针对矿用无人驾驶电机车行驶工况，对智能体进行运行状态分类； 3根据不同运行状态下智能体的动作设置不同奖励值，设计智能体奖励函数； 4利用Q-Learning算法以电机车实时状态信息为输入，以施加在车轴上的驱动制动力矩和智能体所获得的奖励值为输出，搭建矿用无人驾驶电机车速度控制模型； 5使用ε-greedy策略产生动作，根据智能体在t时刻采取的动作与环境交互所得到的在t+1时刻状态以及奖励值来学习更新Q函数； 6在设定的迭代次数范围内进行强化学习过程，在达到最大迭代次数后，完成无人驾驶电机车速度控制。
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