罗伯特·博世有限公司S.霍庇获国家专利权
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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于自动影响执行器的方法和设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111984000B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010429169.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权用于自动影响执行器的方法和设备是由S.霍庇;娄中余设计研发完成，并于2020-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于自动影响执行器的方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及用于自动影响执行器的设备和方法，其中通过用于学习政策的探索策略提供执行器或其环境的至少一个状态，其中通过政策根据状态来定义用于自动影响执行器的动作，其中将状态值定义为在遵循政策下从状态出发实现的报酬总和的期望值，其中将状态动作值定义为在状态下首先执行任意动作且接着执行政策时实现的报酬总和的期望值，其中根据状态值与状态动作值之间的差定义优势，其中根据动作和状态，通过多个彼此独立的人工神经网络定义多个优势，其中用于状态的政策定义使关于多个优势的分布的经验平均值最大化的动作，其中探索策略预给定局部最大化上置信界限的至少一个状态，其中根据关于多个优势的分布的经验平均值和方差来定义上置信界限。
本发明授权用于自动影响执行器的方法和设备在权利要求书中公布了：1.用于自动地影响执行器108的方法，其特征在于，通过用于学习规定的探索策略提供300所述执行器108或所述执行器108的环境的至少一个状态，其中通过所述规定根据所述状态来定义308用于自动影响所述执行器108的动作，其中将状态值定义为在遵循所述规定的情况下从所述状态出发实现的奖励总和的期望值，其中将状态动作值定义为在所述状态下首先执行任意动作并且接着执行所述规定时所实现的奖励总和的期望值，其中根据所述状态值与所述状态动作值之间的差来定义优势，其中根据所述动作和所述状态，通过多个彼此独立的人工神经网络定义多个优势，其中用于所述状态的所述规定定义使得关于所述多个优势的分布的经验平均值最大化的动作，其中所述探索策略预给定局部最大化上置信界限的至少一个状态，其中根据关于所述多个优势的分布的经验平均值和方差来定义所述上置信界限。
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