一种基于强化学习算法的油离配合策略优化方法及系统

本发明涉及计算机模型领域，提出了一种基于强化学习算法的油离配合策略优化方法及系统，通过构建燃油车的传动模型，以深入分析的油离配合策略对于整车性能的影响，使得优化出的油离配合策略更符合人类驾驶员的实际操控过程，再对燃油车传动模型进行关键参数约束，进一步的提高油离配合策略的拟真性，并进一步的提高油离配合策略的性能，再根据强化学习算法设计了奖惩函数，从动力性、经济性和舒适性多方面进行性能优化，本发明极大地提高了油离配合策略优化的综合性能。

《一种基于强化学习算法的油离配合策略优化方法及系统》是一发明专利，专利号为 2024114959205，当前法律状态为已下证，由华东交通大学提出申请，发明人为刘颖;赵家钰;余九，申请日期为2024-10-25，公开（公告）日期为2025-06-03，国际专利分类号（IPC）为 G06F30/15(2020.01)I;G06F30/27(2020.01)I;G06N20/00(2019.01)I;G06F111/04(2020.01)N;G06F119/14(2020.01)N，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：大数据、人工智能、算法、软件、离合、汽车、燃油车传动系统优化、智能驾驶辅助系统、计算机模型。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及计算机模型领域，提出了一种基于强化学习算法的油离配合策略优化方法及系统，通过构建燃油车的传动模型，以深入分析的油离配合策略对于整车性能的影响，使得优化出的油离配合策略更符合人类驾驶员的实际操控过程，再对燃油车传动模型进行关键参数约束，进一步的提高油离配合策略的拟真性，并进一步的提高油离配合策略的性能，再根据强化学习算法设计了奖惩函数，从动力性、经济性和舒适性多方面进行性能优化，本发明极大地提高了油离配合策略优化的综合性能。

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