基于深度强化学习的殡仪服务路径优化调度方法

本发明公开了基于深度强化学习的殡仪服务路径优化调度方法，S1、采集殡仪车数据，构建数据集；S2、根据殡仪车数据初始化粒子群，定义适应度函数；S3、评估粒子群中每个粒子的适应度值，并初步获取每个粒子的最佳位置和全局最优位置；S4、通过模拟退火算法引入温度参数，根据模拟退火算法的温度逐步降低机制，判断是否接受当前解作为历史最优解；S5、结合粒子群和模拟退火算法并引入自适应的学习率调整机制，更新粒子的速度和位置；S6、迭代执行步骤S3至S5，输出最优的殡仪车路径调度方案。本发明能够为殡仪车辆执行任务时的路径规划提供高效、科学的优化方案，为实际应用带来显著的技术价值和经济效益。