基于多智能体深度强化学习的深化图纸视图智能布局方法

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基于多智能体深度强化学习的深化图纸视图智能布局方法
申请号:CN202410979488
申请日期:2024-07-22
公开号:CN118862205A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的深化图纸视图智能布局方法,先输入设计图纸,通过提取各个视图的轮廓和语义信息,分类得到各个功能模块图;接着根据设计规范和阅读习惯确定各个功能模块图的排列结构以及内部视图间的间距;然后建立不同类别的智能体以及设计图纸可读性评价指标;然后根据智能体类别和可读性评价指标建立多智能体深度强化学习模型;接着利用多智能体深度强化学习算法进行模型求解并获得各个功能模块图的参考坐标位置;最后自动生成布局后的设计图纸。本发明实现了从图纸输入到视图轮廓和语义信息自动提取,利用建立的多智能体深度强化学习模型实现设计图纸视图智能布局。
技术关键词
多智能体深度强化学习 智能布局方法 图纸 功能模块 深度强化学习模型 深度确定性策略梯度 语义 轮廓 指标 间距 通讯 习惯 算法 坐标点 图框 多边形 关系 决策
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