近年来,强化学习技术受到了学术及工业界的广泛关注。其在复杂环境下具备较强的自学习和自适应性,这使得强化学习技术在很多领域的落地都取得了相当不错的成绩。而在建筑行业内,复杂节点的钢筋排布问题是实际生产的痛点和难点。建筑行业从业者苦于手动调节钢筋位置的形状以保证钢筋与其他障碍物不发生碰撞。这种传统的方式是劳动密集,效率低下且容易出错的。将更为智能化的人工智能技术应用到该问题的求解上,从而实现节点智能布筋的功能,是未来发展趋势的必然。为了完成上述目标,本文在强化学习技术的基础理论上,结合了Q-学习方法与实际生产情况,将强化学习技术应用在复杂节点钢筋排布问题上,并且取得了如下的成果:（1）提出了一种全新的建模方式。该模型综合考虑了生成钢筋的形状和智能体的轨迹的相似性,将复杂节点钢筋排布问题转化为多智能体的路径规划问题。（2）提出了一种基于强化学习的多智能体路径规划算法。该算法采用了经典的Q-学习理论框架。通过对智能体的状态空间、动作空间和奖励机制的精心设计,该算法实现了在合理时间内求解出各个智能体的最优避障路径。通过对仿真实验结果的分析,显示出该算法的可行性和高效性。（3）提出了一种知识迁移的方法,加速了强化学习求解复杂节点钢筋排布问题的效率。该方法将单个智能体的强化学习流程作为任务。通过对任务进行特征定义,并且在特征间进行相似度的度量,该方法在智能体间实现了知识迁移。基于真实工程数据的仿真实验验证了该方法在提升问题求解效率方面的有效性。综上所述,本文采用强化学习的方法对建筑行业内的复杂节点钢筋排布问题进行了探究,并且通过知识迁移的方式加速了问题的求解效率。本文尝试为人工智能技术在建筑行业的落地提供部分思路。