基于Q-learning算法和回声状态网络的骑行旅游路线规划方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710410791.9
IPC分类号：G01C21/34
申请日期：
2017-06-04
申请人：
东南大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于Q-learning算法和回声状态网络的骑行旅游路线规划方法
申请号	CN201710410791.9	申请日期	2017-06-04
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-10-27	公开/公告号	CN107300388A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01C21/34 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01C 测量距离、水准或者方位；勘测；导航；陀螺仪；摄影测量学或视频测量学（液体水平面的测量入G01F；无线电导航，通过利用无线电波的传播效应，例如多普勒效应，传播时间来测定距离或速度，利用其他波的类似装置入G01S） G01C21/00 导航；不包含在G01C 1/00至G01C 19/00组中的导航仪器（测量车辆在地面行驶的距离入G01C 22/00；车辆位置、行程、高度或姿态的控制入G05D 1/00；涉及给车辆传输导航指令的用于道路车辆的交通控制系统入G08G 1/0968） G01C21/26 专用于道路网络的导航〔7〕 G01C21/34 路径搜索；路径导引〔7〕	IPC分类号	G;0;1;C;2;1;/;3;4查看分类表>
申请人	东南大学	申请人地址	江苏省南京市玄武区四牌楼2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东南大学	当前权利人	东南大学
发明人	杨绿溪;陈赟;闫文;李春国;黄永明
代理机构	南京众联专利代理有限公司	代理人	蒋昱

摘要

本发明公开了一种针对用户需求规划个性化最优骑行旅游路线的方法，所述方法为：首先考虑景点质量，利用回声状态网络预测景点动态质量，结合景点静态质量获取景点综合质量；然后考虑骑行过程的用户体验质量，为之提供一个城市的概览，以沿路地标建筑密度表征城市基建。在路线规划阶段，首先根据用户偏好利用Q‑learning算法对每一对指向性景点簇进行Q值训练迭代直至收敛；然后根据迭代完毕的Q值进行全局最优性路线规划。本发明还提出了一种特定节点插入算法以满足部分用户希望在路线中包括几个特定景点的要求，该算法能保证路线全局最优性不被破坏，保证用户骑行旅游体验。

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