基于强化学习的沥青路面长期性能养护决策方法

针对道路长期性能养护决策中庞大的数据分析问题，将深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)强化学习模型引入到了养护决策分析中，将道路性能的提升及养护资金的有效利用作为机器学习的奖励目标，建立了一套科学有效的沥青路面长期性能养护决策方法，经过与DQN(deep Q-learning network)算法和Q-Learning算法进行对比，DDPG算法所需要的采样数据更少、收敛速度更快，表现更为优异，可有效提升道路服役性能的评估效率，对沥青路面多目标长期养护决策方案的制定起着重要的推动作用。