基于深度强化学习的汽车-无人机物流配送路径规划方法

本发明提供了一种基于深度强化学习的汽车‑无人机物流配送路径规划方法，属于深度学习领域。该方法包括构建配送场景，生成配送环境的数据集，并进行任务分配，得到汽车停靠点与无人机的配送任务；随后分别针对无人机配送航线规划任务与汽车路径规划任务设计强化学习模型，并采用Actor‑Critic方法进行优化训练；通过学习训练得到无人机最优航线规划策略，并融入汽车路径规划模型训练中，形成汽车‑无人机联合的路径规划模型。本发明通过训练智能体优化路径规划策略，同时考虑无人机能量和负载等约束，能高效精确地优化配送路径，提升物流配送系统的整体效率和能效；在提高物流配送效率、降低能耗方面具有显著优势，具有广泛应用前景。