diff --git a/include/dispatch/rl/dqn_agent.h b/include/dispatch/rl/dqn_agent.h
new file mode 100644
index 0000000..8e50d0a
--- /dev/null
+++ b/include/dispatch/rl/dqn_agent.h
@@ -0,0 +1,152 @@
+#ifndef DQN_AGENT_H
+#define DQN_AGENT_H
+
+#include <string>
+#include <vector>
+
+// LibTorch集成 - 可选依赖
+#ifdef USE_LIBTORCH
+#include <torch/torch.h>
+#include <torch/script.h>
+#endif
+
+/**
+ * @brief DQN智能体基类
+ *
+ * 用于加载训练好的PyTorch模型并进行推理
+ * 支持两种模式:
+ * 1. 有LibTorch时: 使用TorchScript模型进行实时推理
+ * 2. 无LibTorch时: 降级到基于规则的策略
+ */
+class DQNAgent {
+public:
+    /**
+     * @brief 构造函数
+     * @param model_path TorchScript模型文件路径
+     */
+    explicit DQNAgent(const std::string& model_path);
+
+    ~DQNAgent();
+
+    /**
+     * @brief 加载模型
+     * @return 是否加载成功
+     */
+    bool loadModel(const std::string& model_path);
+
+    /**
+     * @brief 预测动作
+     * @param state 状态向量
+     * @return 选择的动作索引
+     */
+    int predict(const std::vector<float>& state);
+
+    /**
+     * @brief 批量预测
+     * @param states 状态向量列表
+     * @return Q值列表
+     */
+    std::vector<float> predictBatch(const std::vector<std::vector<float>>& states);
+
+    /**
+     * @brief 检查模型是否可用
+     * @return 是否已加载模型且可用
+     */
+    bool isAvailable() const { return model_loaded_; }
+
+    /**
+     * @brief 获取动作空间大小
+     */
+    int getActionDim() const { return action_dim_; }
+
+private:
+#ifdef USE_LIBTORCH
+    torch::jit::script::Module model_;
+    torch::Device device_;
+#endif
+    bool model_loaded_;
+    int action_dim_;
+    std::string model_path_;
+};
+
+/**
+ * @brief 路径规划DQN智能体
+ *
+ * 专门用于路径规划的DQN智能体
+ * 状态空间: 35维
+ * 动作空间: K (候选路径数量)
+ */
+class PathPlanningDQNAgent {
+public:
+    PathPlanningDQNAgent(const std::string& model_path, int num_candidates = 5);
+
+    /**
+     * @brief 从完整状态中选择最优路径
+     */
+    int selectPath(
+        const std::vector<float>& state  // 35维状态
+    );
+
+    /**
+     * @brief 从编码后的状态中选择最优路径
+     */
+    int selectPathEncoded(
+        const std::vector<float>& task_features,    // 3维
+        const std::vector<float>& agv_features,     // 4维
+        const std::vector<std::vector<float>>& path_features,  // K×4维
+        const std::vector<float>& global_congestion,  // 4维
+        const std::vector<float>& time_features,    // 2维
+        const std::vector<float>& urgency_features  // 2维
+    );
+
+    bool isAvailable() const { return agent_->isAvailable(); }
+
+private:
+    std::unique_ptr<DQNAgent> agent_;
+    int num_candidates_;
+};
+
+/**
+ * @brief 任务分配DQN智能体
+ *
+ * 专门用于任务分配的DQN智能体
+ * 状态空间: ~85维
+ * 动作空间: N+1 (可用AGV数 + 拒绝)
+ */
+class TaskAssignmentDQNAgent {
+public:
+    TaskAssignmentDQNAgent(const std::string& model_path, int num_agvs = 10);
+
+    /**
+     * @brief 选择AGV分配
+     */
+    int selectAGV(
+        const std::vector<float>& state  // ~85维状态
+    );
+
+    bool isAvailable() const { return agent_->isAvailable(); }
+
+private:
+    std::unique_ptr<DQNAgent> agent_;
+    int num_agvs_;
+};
+
+/**
+ * @brief 基于规则的降级策略
+ *
+ * 当LibTorch不可用时使用的简单策略
+ */
+class RuleBasedFallback {
+public:
+    // 路径规划: 选择最短且冲突最少的路径
+    static int selectPathByRules(
+        const std::vector<std::vector<float>>& path_features  // K×4 (长度, 冲突, 速度, 平滑度)
+    );
+
+    // 任务分配: 选择最近且电量充足的AGV
+    static int selectAGVByRules(
+        const std::vector<std::vector<float>>& agv_features  // N×5 (距离, 电量, 速度, 状态, 负载)
+    );
+};
+
+#endif // DQN_AGENT_H
diff --git a/include/dispatch/rl/rl_enhanced_agv_manager.h b/include/dispatch/rl/rl_enhanced_agv_manager.h
new file mode 100644
index 0000000..d5b6a79
--- /dev/null
+++ b/include/dispatch/rl/rl_enhanced_agv_manager.h
@@ -0,0 +1,150 @@
+#ifndef RL_ENHANCED_AGV_MANAGER_H
+#define RL_ENHANCED_AGV_MANAGER_H
+
+#include "dispatch/enhanced_agv_manager.h"
+#include "dispatch/rl/dqn_agent.h"
+#include "dispatch/rl/state_encoder.h"
+#include <memory>
+#include <string>
+
+/**
+ * @brief RL增强的AGV管理器
+ *
+ * 集成DQN强化学习智能体的增强AGV管理器
+ * 在原有EnhancedAGVManager基础上添加:
+ * 1. 路径规划DQN优化
+ * 2. 任务分配DQN优化
+ * 3. 自动降级到传统算法
+ */
+class RLEnhancedAGVManager : public EnhancedAGVManager {
+public:
+    RLEnhancedAGVManager(GraphMap* map, ResourceManager* rm = nullptr);
+
+    // ========== RL功能开关 ==========
+
+    /**
+     * @brief 启用路径规划DQN
+     * @param model_path TorchScript模型文件路径
+     * @param num_candidates 候选路径数量
+     * @return 是否成功启用
+     */
+    bool enableRLForPath(const std::string& model_path, int num_candidates = 5);
+
+    /**
+     * @brief 启用任务分配DQN
+     * @param model_path TorchScript模型文件路径
+     * @param num_agvs 最大AGV数量
+     * @return 是否成功启用
+     */
+    bool enableRLForAssignment(const std::string& model_path, int num_agvs = 10);
+
+    /**
+     * @brief 禁用RL功能
+     */
+    void disableRL();
+
+    // ========== 重写的方法 ==========
+
+    /**
+     * @brief 智能任务分配 (重写)
+     * 如果启用了任务分配DQN, 使用RL选择; 否则使用父类方法
+     */
+    int assignTasksSmart() override;
+
+    /**
+     * @brief 查找路径 (重写)
+     * 如果启用了路径规划DQN, 使用RL选择路径; 否则使用传统A*
+     */
+    std::vector<Path*> findPathForTask(AGV* agv, Task* task);
+
+    // ========== RL特定的方法 ==========
+
+    /**
+     * @brief 使用RL选择最优路径
+     * @param agv 执行任务的AGV
+     * @param task 任务
+     * @return 最优路径
+     */
+    std::vector<Path*> selectOptimalPathWithRL(AGV* agv, Task* task);
+
+    /**
+     * @brief 使用RL选择AGV分配
+     * @param task 待分配任务
+     * @param available_agvs 可用AGV列表
+     * @return 选中的AGV索引
+     */
+    int selectAGVWithRL(Task* task, const std::vector<AGV*>& available_agvs);
+
+    // ========== 配置和统计 ==========
+
+    /**
+     * @brief 设置候选路径数量
+     */
+    void setNumCandidates(int num) { num_candidates_ = num; }
+
+    /**
+     * @brief 路径规划RL是否可用
+     */
+    bool isRLPathAvailable() const { return use_rl_for_path_ && path_dqn_ && path_dqn_->isAvailable(); }
+
+    /**
+     * @brief 任务分配RL是否可用
+     */
+    bool isRLAssignmentAvailable() const { return use_rl_for_assignment_ && assignment_dqn_ && assignment_dqn_->isAvailable(); }
+
+    /**
+     * @brief 打印RL统计信息
+     */
+    void printRLStatistics();
+
+private:
+    // RL智能体
+    std::unique_ptr<PathPlanningDQNAgent> path_dqn_;
+    std::unique_ptr<TaskAssignmentDQNAgent> assignment_dqn_;
+    std::unique_ptr<StateEncoder> state_encoder_;
+
+    // 配置
+    bool use_rl_for_path_;
+    bool use_rl_for_assignment_;
+    int num_candidates_;
+    int num_agvs_;
+
+    // 统计
+    struct RLStatistics {
+        int path_decisions = 0;
+        int path_fallbacks = 0;
+        int assignment_decisions = 0;
+        int assignment_fallbacks = 0;
+
+        void reset() {
+            path_decisions = 0;
+            path_fallbacks = 0;
+            assignment_decisions = 0;
+            assignment_fallbacks = 0;
+        }
+    } rl_stats_;
+
+    // ========== 内部辅助方法 ==========
+
+    /**
+     * @brief 执行RL任务分配
+     */
+    int assignTasksWithRL();
+
+    /**
+     * @brief 分配单个任务
+     */
+    bool assignSingleTask(AGV* agv, Task* task);
+
+    /**
+     * @brief 获取可用AGV列表
+     */
+    std::vector<AGV*> getAvailableAGVs();
+
+    /**
+     * @brief 获取待处理任务列表
+     */
+    std::vector<Task*> getPendingTasks();
+};
+
+#endif // RL_ENHANCED_AGV_MANAGER_H
diff --git a/include/dispatch/rl/state_encoder.h b/include/dispatch/rl/state_encoder.h
new file mode 100644
index 0000000..f79675d
--- /dev/null
+++ b/include/dispatch/rl/state_encoder.h
@@ -0,0 +1,123 @@
+#ifndef STATE_ENCODER_H
+#define STATE_ENCODER_H
+
+#include "dispatch/graph_map.h"
+#include <vector>
+#include <memory>
+
+// 前向声明
+class ResourceManager;
+class AGV;
+
+/**
+ * @brief 任务结构体 (简化版)
+ */
+struct Task {
+    int id;
+    int start_point_id;
+    int end_point_id;
+    int priority;
+    double deadline;
+    double time_remaining;
+};
+
+/**
+ * @brief 状态编码器
+ *
+ * 将C++对象编码为DQN可用的状态向量
+ */
+class StateEncoder {
+public:
+    StateEncoder(GraphMap* map, ResourceManager* rm);
+
+    // ========== 路径规划状态编码 (35维) ==========
+    /**
+     * @brief 编码路径规划状态
+     *
+     * 状态组成 (35维):
+     * - 任务信息 (3维): 起点(x,y)、终点(x)
+     * - AGV状态 (4维): 位置(x,y)、速度、电量
+     * - 候选路径特征 (20维): 5条路径 × 4特征
+     * - 全局拥堵 (4维): 各区域占用AGV数
+     * - 时间信息 (2维): 当前时段、历史拥堵预测
+     * - 紧急度 (2维): 任务优先级、剩余时间
+     */
+    std::vector<float> encodePathPlanningState(
+        AGV* agv,
+        Task* task,
+        const std::vector<std::vector<Path*>>& candidates
+    );
+
+    /**
+     * @brief 编码单条路径特征
+     */
+    std::vector<float> encodeSinglePathFeatures(
+        const std::vector<Path*>& path
+    );
+
+    // ========== 任务分配状态编码 (~85维) ==========
+    /**
+     * @brief 编码任务分配状态
+     *
+     * 状态组成 (~85维):
+     * - 任务特征 (8维): 起终点坐标、距离、优先级、截止时间、类型
+     * - 可用AGV池 (50维): 10辆AGV × 5特征
+     * - 全局状态 (7维): 等待任务数、执行中任务数等
+     * - 资源状态 (20维): 关键路径占用情况
+     * - 时间特征 (2维): 时段、历史成功率
+     */
+    std::vector<float> encodeDispatchState(
+        Task* task,
+        const std::vector<AGV*>& available_agvs
+    );
+
+    /**
+     * @brief 编码单个AGV特征
+     */
+    std::vector<float> encodeSingleAGVFeatures(
+        AGV* agv,
+        Point* task_start
+    );
+
+    // ========== 工具函数 ==========
+    /**
+     * @brief 归一化到[0, 1]
+     */
+    static float normalize(float value, float min, float max) {
+        if (max - min < 1e-6f) return 0.5f;
+        return (value - min) / (max - min);
+    }
+
+    /**
+     * @brief 裁剪到[0, 1]
+     */
+    static float clip(float value) {
+        return std::max(0.0f, std::min(1.0f, value));
+    }
+
+private:
+    GraphMap* map_;
+    ResourceManager* resource_manager_;
+
+    // 地图边界
+    float map_min_x_, map_max_x_;
+    float map_min_y_, map_max_y_;
+    float max_path_length_;
+
+    /**
+     * @brief 初始化地图边界
+     */
+    void initializeMapBounds();
+
+    /**
+     * @brief 计算区域拥堵情况
+     */
+    std::vector<int> calculateZoneOccupancy(int num_zones = 4);
+
+    /**
+     * @brief 计算路径平滑度
+     */
+    float calculatePathSmoothness(const std::vector<Path*>& path);
+};
+
+#endif // STATE_ENCODER_H