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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种针对交通不确定性拓扑网络的导航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：CN121089769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511647618.1，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种针对交通不确定性拓扑网络的导航方法是由张露;石磊;王娟设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对交通不确定性拓扑网络的导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对交通不确定性拓扑网络的导航方法，智能交通路径规划技术领域，包括：定义不确定性参数，将待导航交通网络建模为不确定性拓扑网络，并转换为变分马尔可夫过程；基于变分马尔可夫过程过程，构建强化学习网络，包括基于变分策略梯度模块的策略网络和基于掩码时序差分模块的价值网络；采用离策略更新策略网络和价值网络，并结合策略‑价值网络交互，对强化学习网络进行迭代训练至收敛，输出最优路由策略；将最优路由策略部署至智能体上，并根据实时观测值输出对应的导航路径。本发明解决交通网络中同时存在“拓扑不确定性”和“旅行时间随机性”时，智能体的可靠导航问题，实现了最大化智能体的随机准时到达概率。

本发明授权一种针对交通不确定性拓扑网络的导航方法在权利要求书中公布了：1.一种针对交通不确定性拓扑网络的导航方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、定义不确定性参数，将待导航交通网络建模为不确定性拓扑网络； 所述不确定性参数包括拓扑不确定性和旅行时间随机性； S200、基于不确定性参数构成的随机动作集合，将不确定性拓扑网络中的导航问题转换为变分马尔可夫过程； S300、基于变分马尔可夫过程，构建强化学习网络，包括基于变分策略梯度模块的策略网络和基于掩码时序差分模块的价值网络； S400、采用离策略更新策略网络和价值网络，并结合策略-价值网络交互，对强化学习网络进行迭代训练至收敛，输出最优路由策略； S500、将最优路由策略部署至智能体上，并根据实时观测值输出对应的导航路径； 所述步骤S300中，在所述强化学习网络中，所述变分策略梯度模块用于参数化智能体的路由策略，并通过梯度上升更新策略网络参数以最大化准时达到率；所述掩码时序差分模块用于通过价值函数估计动作和状态的价值，并通过实时观测的状态转移计算目标价值，进而通过随机梯度下降最小化均方差更新价值函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都信息工程大学，其通讯地址为：610200 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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