[发明专利]一种基于强化学习的土地规划优化算法

摘要

本发明涉及土地规划技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的土地规划优化算法，将地图上自然保护区、耕地、基本农田、已建项目的坐标定义为多边形，多个多边形组成多边形集合，不同规划和土地类型对应的多边形集合对应相应的优先级系数，首先根据报建项目坐标，在地图上根据坐标进行识别，并且标注多边形，多个多边形组成一个目标集合，设置强化学习的学习率为learn_rate，回报延迟参数为gamma，贪心策略系数为e_greedy，每次根据贪心策略，从行动集合action中选择期望回报率最好的行动，最后得到优化后的建议图。本发明适应多个规则集合，而且训练后的模型可复用，能够优化后续搜索的效率。