一种基于机器学习的大规模管路分组和敷设序列优化方法、系统及存储介质

本发明公开了一种基于机器学习的大规模管路敷设序列优化方法、系统及存储介质，属于管路系统设计领域。包括以下步骤：步骤1：通过提取的信息数据按空间区域进行划分、构建四叉树；步骤2：根据Mean Shift聚类算法进行大规模管路分组；步骤3：设定管路敷设序列优化规则；步骤4：引入强化学习进行管路序列优化，计算Q值。本发明能够使管路敷设序列更符合实际工程需求，减少了后期算法复杂度，增加了算法鲁棒性，以及提高了适应动态复杂的管路敷设环境能力。