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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于光子脉冲强化学习网络的路径规划方法及装置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：CN120874931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511373626.1，技术领域涉及：G06N3/067；该发明授权一种基于光子脉冲强化学习网络的路径规划方法及装置是由项水英;石尚轩;赵浩文;郭星星;张雅慧;郝跃设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光子脉冲强化学习网络的路径规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光子脉冲强化学习网络的路径规划方法及装置，涉及光子脉冲强化学习网络领域，方法包括：根据多层级的脉冲神经网络调整显式MZI网络中每个移相器的相位，配置出权重矩阵；使用光调制器对光源进行脉冲信号加载得到输入信号；利用权重矩阵和输入信号通过干涉效应和耦合效应获得多个线性计算结果；将多个线性计算结果输入到DFB‑SA激光器中，通过调整激光器增益区的注入电流和饱和区的反偏电压，得到非线性激活结果；将非线性激活结果作为新的输入信号，返回重新执行利用权重矩阵和输入信号获得多个线性计算结果的步骤，直至完成脉冲神经网络中所有层级的计算，实现了高速、低功耗且易配置的路径规划。

本发明授权一种基于光子脉冲强化学习网络的路径规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于光子脉冲强化学习网络的路径规划方法，其特征在于，所述路径规划方法包括： 基于多个智能体和交互环境确定多层级的脉冲神经网络；所述脉冲神经网络包括依次连接的输入层、第一全连接层、第一LIF神经元、第二全连接层、第二LIF神经元、第三全连接层和输出层； 根据所述脉冲神经网络调整显式MZI网络中每个移相器的相位，配置出权重矩阵；所述显式MZI网络包括多个MZI单元；每个MZI单元中包括一个移相器； 使用光调制器对光源进行脉冲信号加载得到输入信号； 利用所述权重矩阵和所述输入信号通过干涉效应和耦合效应获得多个线性计算结果； 将所述多个线性计算结果输入到DFB-SA激光器中，通过调整所述DFB-SA激光器增益区的注入电流和饱和区的反偏电压，以对所述多个线性计算结果产生类神经元响应，得到非线性激活结果； 将所述非线性激活结果作为新的输入信号，返回重新执行利用所述权重矩阵和所述输入信号通过干涉效应和耦合效应获得多个线性计算结果的步骤，直至完成所述脉冲神经网络中所有层级的计算，得到路径规划结果。

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