基于Q-Learning深度学习算法的便道选线方法

本发明提供的基于Q‑Learning深度学习算法的便道选线方法，本发明创新性提出用强化学习算法选线，一方面，Topsis算法能对选址风险‑经济双因素综合指标做归一化处理，提升数据利用率；另一方面，借助深度学习Q‑Learning算法的持续迭代，筛选出可最大化累积回报的选线策略，为最优路径选择提供依据。本发明基于Q‑Learning深度学习算法的沿河便道智能选线方法，可在短时间内精准规划选线，大幅提升工作效率；还能有效避免人为主观规划导致的误差偏大问题，显著降低人工成本，具备极高经济效益。