中国人民解放军国防科技大学王锐获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于多目标图强化学习的多异构装备配置方法及装置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：CN119809235B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411875909.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于多目标图强化学习的多异构装备配置方法及装置是由王锐;刘威;康世达;刘泽;张涛;李凯文;李文桦;黄生俊;史志超;黄旭程;郑楠;陈德龙;罗天羽设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多目标图强化学习的多异构装备配置方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多目标图强化学习的多异构装备配置方法及装置，该方法将装备配置问题通过建模转换成多目标组合优化问题模型，并设置若干评估指标；通过堆叠若干异构图注意力层，构建增强异构图注意力网络；将全连接深度神经网络作为解码器，并通过多步非自回归策略生成装备配置方案；将偏好向量代入解码过程中，对单个基于偏好条件的神经网络模型进行训练，实现偏好多目标优化；通过设定强化学习算法对所述多目标组合优化问题模型进行训练；将装备参数信息输入训练好的多目标组合优化问题模型，输出多异构装备配置优化方案。本发明能够有效地处理具有不同规模和分布的配置问题，提高运算效率，降低资源消耗。
本发明授权基于多目标图强化学习的多异构装备配置方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于多目标图强化学习的多异构装备配置方法，其特征在于，包括： 将装备配置问题通过建模转换成多目标组合优化问题模型，并设置若干评估指标； 通过堆叠若干异构图注意力层，构建增强异构图注意力网络；通过所述增强异构图注意力网络对异构节点和边的特征进行处理； 将全连接深度神经网络作为解码器，所述解码器用于生成概率向量；所述解码器通过多步非自回归策略生成装备配置方案； 将偏好向量代入解码过程中，对单个基于偏好条件的神经网络模型进行训练，实现偏好多目标优化； 通过设定强化学习算法对所述多目标组合优化问题模型进行训练，获得训练好的所述多目标组合优化问题模型； 将装备参数信息输入训练好的所述多目标组合优化问题模型，通过所述多目标组合优化问题模型处理，输出多异构装备配置优化方案。
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