一种基于强化学习的电力巡检任务分配方法

本发明涉及一种基于强化学习的电力巡检任务分配方法，属于电力巡检任务分配领域。所述方法使用了深度Q网络（DQN），该算法通过深度学习技术将状态映射到动作空间，能够处理高维输入，并在复杂任务中表现出色。在电力巡检中，强化学习可以通过实时获取巡检数据（如无人机电量、位置、天气状况等），优化无人机的任务分配，从而实现高效巡检。此外，强化学习的自适应特性使其在面对突发情况时，能够迅速调整策略，确保巡检工作的顺利进行。