基于强化学习的四叉树自适应构建方法

本发明公开了一种基于强化学习的四叉树自适应构建方法，所属领域为空间数据结构领域，包括：构建适用于四叉树的强化学习框架；基于所述适用于四叉树的强化学习框架构建深度Q网络模型，对所述深度Q网络模型进行训练，获得训练后的强化学习模型；基于所述训练后的强化学习模型构建具有自适应分割策略的四叉树索引；基于所述具有自适应分割策略的四叉树索引进行坐标数据检索。本发明提出的AQT索引结构将数据视为环境，结合强化学习在环境中交互、自学习和反馈的能力实现四叉树的自适应构建，解决了四叉树索引结构在专家规则约束下性能差的问题，提高了数据检索效率。