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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种博弈策略性能预测模型构建方法、装置、设备及介质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：CN120493039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510993321.4，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种博弈策略性能预测模型构建方法、装置、设备及介质是由刘瑜;梁嘉旋;阮书岚;李徵;李劭辉;李秀;何友设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种博弈策略性能预测模型构建方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种博弈策略性能预测模型构建方法、装置、设备及介质，应用于博弈策略评估技术领域，包括：基于博弈策略编码和策略能力可学习参数矩阵确定博弈策略对应不同能力维度的能力向量；基于测试情景编码和难度可学习参数矩阵、区分度可学习参数矩阵和随机系数可学习参数矩阵，确定难度、区分度和随机系数；基于博弈策略对应的能力向量、难度、区分度和随机系数和测试情景的能力向量构建预测博弈策略性能的性能预测模型；测试情景对应的能力向量由测试情景对应的能力维度确定。本发明基于多维能力构建的性能预测模型，可以同时对博弈策略的多维能力和测试情景的关键属性进行量化，实现了对博弈策略性能的精准预测。

本发明授权一种博弈策略性能预测模型构建方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种博弈策略性能预测模型构建方法，其特征在于，包括： 对博弈策略和测试情景进行特征编码处理，得到博弈策略编码和测试情景编码； 基于所述博弈策略编码和策略能力可学习参数矩阵确定博弈策略对应不同能力维度的能力向量； 基于所述测试情景编码和难度可学习参数矩阵、区分度可学习参数矩阵和随机系数可学习参数矩阵，确定难度、区分度和随机系数；所述难度为衡量测试情景对博弈策略的能力的要求强度的参数；所述区分度为反映测试情景在区分不同博弈策略方面的有效性的参数；所述随机系数表示在无博弈策略引导下在测试情景中的成功概率； 根据设定的目标能力维度对博弈任务的环境进行测试情景划分，得到目标测试情景集合，基于所述目标测试情景集合和所述目标能力维度构建情景-能力映射矩阵； 基于所述情景-能力映射矩阵确定每个所述测试情景对应的先验能力向量； 利用包括图像和文本的多模态数据对所述测试情景进行特征提取，并对提取到的多模态特征进行融合，得到情景的多模态向量； 基于情景可学习的参数矩阵和所述情景的多模态向量得到修正能力向量； 对所述修正能力向量和所述先验能力向量进行融合得到测试情景的能力向量； 基于所述博弈策略对应的所述能力向量、所述难度、所述区分度和所述随机系数和所述测试情景的能力向量构建预测博弈策略性能的性能预测模型；所述测试情景对应的能力向量由测试情景对应的能力维度确定。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。