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龙图腾网获悉中大设计集团有限公司申请的专利基于深度强化学习的桥梁检修策略智能决策方法及系统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：CN121304392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511883087.6，技术领域涉及：G06Q50/08；该发明授权基于深度强化学习的桥梁检修策略智能决策方法及系统是由王恩博;江晓军;祝海萍;樊柯柯;王磊设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的桥梁检修策略智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度强化学习的桥梁检修策略智能决策方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括构建历史检修记录的经验回放缓冲区；建立双层策略网络，主策略网络生成初选检修动作，影子策略网络通过蒙特卡洛树搜索推演未来轨迹并计算最坏情况奖励值，低于安全边界时保守替换；执行检修获取真实奖励；针对奖励稀疏样本，检索相似历史案例构建参考轨迹计算方向一致性作为辅助奖励；利用真实奖励与辅助奖励更新网络参数。

本发明授权基于深度强化学习的桥梁检修策略智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的桥梁检修策略智能决策方法，其特征在于，包括： 获取桥梁的历史检修记录，构建经验回放缓冲区； 建立包括主策略网络与影子策略网络的双层策略网络，所述主策略网络根据当前桥梁状态监测数据生成初选检修动作，所述影子策略网络通过蒙特卡洛树搜索在虚拟环境中推演初选检修动作的多条未来演变轨迹并计算最坏情况累积奖励值，当最坏情况累积奖励值低于安全边界时生成保守性检修动作替换后输出，具体包括：建立主策略网络，将当前桥梁状态监测数据转换为状态特征向量，根据状态特征向量输出初选检修动作；建立影子策略网络，基于历史检修记录中的状态变化路径训练状态转移预测函数，根据当前状态监测数据与初选检修动作通过状态转移预测函数计算初选检修动作执行后的第一步预测状态；通过蒙特卡洛树搜索从第一步预测状态出发，迭代选择后续检修动作并调用状态转移预测函数计算对应的后续步预测状态，构建多条从第一步预测状态延伸至终止状态的未来演变轨迹；对每条未来演变轨迹，累加轨迹中第一步预测状态与各后续步预测状态节点的即时奖励值获得累积奖励值；提取所有轨迹累积奖励值的最小值作为最坏情况累积奖励值，当最坏情况累积奖励值低于安全边界时，根据累积奖励值高于安全边界的安全轨迹生成保守性检修动作替换初选检修动作后输出； 执行输出的检修动作，获取检修后状态监测数据与真实奖励，存入经验回放缓冲区； 从经验回放缓冲区采样训练样本，针对真实奖励稀疏的样本，在历史检修记录中检索与样本状态监测数据相似的参考案例，以参考案例的状态变化路径作为参考轨迹，计算样本动作的状态变化方向与参考轨迹的方向一致性得分作为即时辅助奖励； 利用真实奖励与即时辅助奖励更新双层策略网络参数。

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