一种基于强化学习的任务分配方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010634907.9

申请日：

2020-07-03

公开(公告)号：

CN111861159B

公开(公告)日：

2024-02-02

发明(设计)人：

徐连王薇

申请人：

武汉实为信息技术股份有限公司

申请人地址：

430000 湖北省武汉市江汉区江汉经济开发区汉口创业中心智慧大厦412室

IPC主分类号：

G06Q10/0631

IPC分类号：

代理机构：

武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222

代理人：

胡琦旖

法律状态：

授权

国省代码：

湖北省武汉市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-02-02	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于强化学习的任务分配方法 [P].

徐连 ;

王薇 .

中国专利 :CN111861159A ,2020-10-30

[2]

一种基于强化学习的人机协作任务分配方法 [P].

贾子玮 ;

熊庭强 ;

齐立旺 ;

张为民 ;

袁辉 .

中国专利 :CN120670109A ,2025-09-19

[3]

一种基于强化学习的电力巡检任务分配方法 [P].

梁曼舒 ;

吴文斌 ;

王仁书 ;

张伟豪 ;

韩腾飞 ;

陈卓磊 ;

林承华 ;

姚书凝 .

中国专利 :CN119476861A ,2025-02-18

[4]

基于深度强化学习的智能体任务分配方法 [P].

付强 ;

刘家义 ;

王刚 ;

范成礼 .

中国专利 :CN114638339B ,2025-10-28

[5]

基于深度强化学习的智能体任务分配方法 [P].

付强 ;

刘家义 ;

王刚 ;

范成礼 .

中国专利 :CN114638339A ,2022-06-17

[6]

一种基于强化学习的港口多智能体任务分配方法及系统 [P].

丁怡 ;

朱弘扬 .

中国专利 :CN119273104A ,2025-01-07

[7]

一种基于强化学习的港口多智能体任务分配方法及系统 [P].

丁怡 ;

朱弘扬 .

中国专利 :CN119273104B ,2025-02-28

[8]

一种基于深度强化学习的通用环境任务分配方法 [P].

刘安丰 ;

孙子惠 .

中国专利 :CN118171855A ,2024-06-11

[9]

一种基于强化学习的反无人机任务分配方法 [P].

黄魁华 ;

黄亭飞 ;

程光权 ;

黄金才 ;

冯旸赫 ;

陈超 ;

孙博良 .

中国专利 :CN112507622B ,2021-03-16

[10]

一种基于深度强化学习的移动边缘计算任务分配方法 [P].

赵楠 ;

季英强 ;

白茂森 ;

曾春艳 ;

刘聪 ;

胡胜 ;

王娟 .

中国专利 :CN113568727B ,2024-05-10

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