基于多维度评估与深度强化学习的道路智能养护决策系统

本申请涉及道路养护智能化技术领域，公开了基于多维度评估与深度强化学习的道路智能养护决策系统，该系统包括地理空间数据预处理模块，模糊TOPSI S评估模块，情境感知DQN策略模块，可信度驱动推荐模块，安全策略库模块；该方法包括通过多源数据地理加权预处理与模糊TOPSI S动态权重评估生成道路健康度及聚类标签；基于标签差异化配置强化学习奖励函数，结合噪声探索策略空间；多模型验证置信度并匹配历史安全策略，通过优先级采样注入样本驱动模型优化。本发明通过熵权‑聚类动态权重提升评估精度，结合强化学习实现灵活决策；构建三级安全验证与闭环优化保障风险可控，支持历史经验迁移与多源数据扩展，增强跨场景适应能力。