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龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120412316B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510901155.0，技術領域涉及：G08G1/123；該發明授權一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法是由張智權;別一鳴;從遠;楊穎;張鵬;劉芷含設計研發完成，并于2025-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法在說明書摘要公布了：一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法,本發明屬于城市公共交通控制領域，具體涉及基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法。本發明的目的是為了解決現有車輛無法應對站點客流的隨機波動，并且無法滿足接駁過程中模塊化公交對速度控制的實時性與精確性的要求的問題。過程為：1.定義模塊化公交環境數據；2.初始化網絡模型；3.獲得訓練好的第一值函數、第二值函數、技能、選擇器、第一目標值函數和第二目標值函數；4.在完整線路場景下保存訓練好的第一下層批評家、第二下層批評家、技能網絡模型參數、上層批評家網絡和終止函數網絡；5.將待測觀測信息輸入訓練好的網絡，訓練好的網絡輸出動作。

本發明授權一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于分層強化學習的多線路模塊化公交接駁控制方法，其特征在于：所述方法具體過程為： 步驟1.定義模塊化公交環境數據； 步驟2.初始化技能網絡、選擇器網絡、第一值函數網絡、第二值函數網絡、上層批評家網絡、第一下層批評家網絡、第二下層批評家網絡、終止函數網絡、第一目標值函數網絡、第二目標值函數網絡、上層批評家目標網絡、第一下層批評家目標網絡、第二下層批評家目標網絡； 步驟3.將完整線路場景拆分為跟馳場景、停靠場景、駐站場景和接駁場景； 獲得接駁班次的觀測信息； 獲取安全性獎勵函數、舒適性獎勵函數、效率性獎勵函數，基于安全性獎勵函數、舒適性獎勵函數、效率性獎勵函數獲得總獎勵值； 將接駁班次的觀測信息輸入到對應場景的技能網絡中，技能網絡輸出動作值，執行技能網絡輸出的動作值，獲取時刻接駁班次的觀測信息； 對應場景為跟馳場景、?？繄鼍?、駐站場景或接駁場景； 將作為一條樣本經驗存儲到經驗池中； 基于經驗池獲得訓練好的第一值函數網絡、第二值函數網絡、技能網絡、選擇器網絡、第一目標值函數網絡和第二目標值函數網絡； 步驟4.在完整線路場景下訓練第一下層批評家網絡、第二下層批評家網絡、技能網絡、上層批評家網絡和終止函數網絡，保存訓練好的第一下層批評家網絡、第二下層批評家網絡、技能網絡模型參數、上層批評家網絡和終止函數網絡； 步驟5.將待測觀測信息輸入訓練好的網絡，訓練好的網絡輸出動作。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學，其通訊地址為：130023 吉林省長春市南關區人民大街5988號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。