本发明实施例涉及强化学习技术领域，具体涉及路径规划模型的训练、路径规划方法、装置及电子设备，其中，所述训练方法包括：获取样本数据以及剩余决策次数，所述样本数据包括当前时刻的环境状态以及损失计算参数；将当前时刻的环境状态以及剩余决策次数输入路径规划模型，并利用剩余决策次数对路径规划模型预测结果中的非空动作进行约束，以输出当前时刻的执行动作并更新所述剩余决策次数，所述路径规划模型是基于强化学习模型建立的；根据当前时刻的执行动作以及损失计算参数进行损失函数的计算，并基于计算结果更新路径规划模型的参数，以确定目标路径规划模型。将决策次数作为约束条件，使得训练得到的目标路径规划模型能够应用在决策次数受限的场景下。
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“路径规划模型的训练、路径规划方法、装置及电子设备” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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