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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种近端策略增强的蚁群优化路径覆盖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：CN121187309B 。

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：202511692267.6，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种近端策略增强的蚁群优化路径覆盖方法是由沈贺;王轩;杨益新设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种近端策略增强的蚁群优化路径覆盖方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种近端策略增强的蚁群优化路径覆盖方法，属于智能路径规划技术领域，在多种复杂障碍与可变规模的栅格环境中，通过引入动态混合决策机制、反馈式信息素更新策略、路径冗余抑制方法以及信息素浓度双阈值约束等核心机制，显著提高路径的整体覆盖率与收敛速度，有效抑制重复访问行为，增强算法的鲁棒性和自适应性，从而为自主移动机器人、无人巡检系统、智能清洁设备等应用提供覆盖全面、路径简洁、响应迅速的高质量规划路径，最终实现高效、可靠的全路径覆盖自主作业。

本发明授权一种近端策略增强的蚁群优化路径覆盖方法在权利要求书中公布了：1.一种近端策略增强的蚁群优化路径覆盖方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、将工作环境建模为栅格化空间，并初始化路径规划过程中的已访问集合以及禁忌表，构造采用近端策略优化PPO进行路径规划时工作环境中个体的观测向量； S200、在栅格化空间中，基于混合蚁群优化ACO和近端策略优化PPO结合的方式进行迭代路径规划； 在每轮迭代中，计算当前候选路径生成过程中的未访问邻域数以构成启发式乘子，计算当前生成候选路径的出现频次以构成拥挤修正项，将启发式乘子和拥挤修正项作为组合启发式； S300、根据组合启发式，计算采用混合蚁群优化ACO进行全局路径规划时，在每轮迭代中生成候选路径时各候选动作的概率；根据个体的观测向量，计算采用近端策略优化PPO进行局部路径规划时，在每轮迭代中生成候选路径时各候选动作的概率； 随迭代进度自适应融合候选动作的概率，生成动作决策概率，进而以动作采样或贪婪的方式在迭代过程中进行路径扩展，生成全体路径，并同步更新禁忌表和已访问集合； S400、基于全体路径的路径覆盖率和路径冗余率，进行路径冗余抑制； S500、基于路径冗余抑制结果，通过精英路径加权和全局最优路径强化机制释放路径规划过程中的信息素，并引入基于覆盖进展的反馈调节机制自适应更新信息素的挥发率，直到生成路径的覆盖率满足设定任务阈值，得到全覆盖的全局最优路径。

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