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一种基于多目标强化学习的策略生成方法及装置

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202411191254.6
申请日：
2024-08-28
公开(公告)号：
CN119398190A
公开(公告)日：
2025-02-07
发明(设计)人：
牟倪 栾垚 贾庆山
申请人：
清华大学
申请人地址：
100084 北京市海淀区清华园
IPC主分类号：
G06N20/00
IPC分类号：
G06N7/01
代理机构：
北京三友知识产权代理有限公司 11127
代理人：
贾磊;刘飞
法律状态：
公开
国省代码：
北京市 市辖区
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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
2025-02-07 公开 公开
2025-02-25 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G06N 20/00申请日:20240828
2025-11-18 授权 授权
共 50 条
[1]
一种基于多目标强化学习的策略生成方法及装置 [P]. 
牟倪 ;
栾垚 ;
贾庆山 .
中国专利 :CN119398190B ,2025-11-18
[2]
基于多目标强化学习的策略信息生成方法及装置 [P]. 
宋辞 ;
李雪蓉 ;
乔红 .
中国专利 :CN117829251A ,2024-04-05
[3]
基于强化学习的多目标优化方法及系统 [P]. 
祝豪瑜 ;
尹本顺 ;
陈智勇 ;
宋利 .
中国专利 :CN113947018A ,2022-01-18
[4]
一种基于多目标强化学习的多样仿真场景实时生成方法 [P]. 
王子祺 ;
刘佳琳 .
中国专利 :CN118862618A ,2024-10-29
[5]
一种基于深度强化学习的城市多目标协同优化方法及系统 [P]. 
吴志 ;
王浩霖 ;
顾伟 ;
周苏洋 ;
刘余欣 .
中国专利 :CN121145608A ,2025-12-16
[6]
基于多目标强化学习的自适应拥塞控制方法、设备及介质 [P]. 
杨贻宏 .
中国专利 :CN120750853A ,2025-10-03
[7]
一种同策略多目标强化学习框架的设计方法、装置及设备 [P]. 
冯大为 ;
巩旭东 ;
翟远钊 ;
张迅晖 ;
许可乐 ;
丁博 ;
王怀民 .
中国专利 :CN119578238A ,2025-03-07
[8]
一种同策略多目标强化学习框架的设计方法、装置及设备 [P]. 
冯大为 ;
巩旭东 ;
翟远钊 ;
张迅晖 ;
许可乐 ;
丁博 ;
王怀民 .
中国专利 :CN119578238B ,2025-11-25
[9]
一种基于强化学习的雷达抗干扰策略生成方法 [P]. 
樊伟伟 ;
赵月桢 ;
雷澳飞 ;
周峰 ;
徐栗 .
中国专利 :CN120314886B ,2025-10-03
[10]
一种基于强化学习的雷达抗干扰策略生成方法 [P]. 
樊伟伟 ;
赵月桢 ;
雷澳飞 ;
周峰 ;
徐栗 .
中国专利 :CN120314886A ,2025-07-15
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