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龙图腾网获悉西北工业大学深圳研究院申请的专利基于强化学习的固态硬盘磨损均衡方法及装置、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：CN118092809B 。

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：202410347575.4，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权基于强化学习的固态硬盘磨损均衡方法及装置、设备是由赵楠楠;师雨露;杨帆;任皓;李积祥;印骏青设计研发完成，并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的固态硬盘磨损均衡方法及装置、设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的固态硬盘磨损均衡方法及装置、设备。该方法包括：在固态硬盘中的空闲块的数量低于设定阈值时，获取固态硬盘中各个块各自在当前时刻的擦除次数；计算各个块在当前时刻的擦除次数标准差；获取每一个块在上一时刻的利用率；根据各个块在当前时刻的擦除次数标准差和每一个块在上一时刻的利用率，计算该块在上一次对固态硬盘进行块回收操作之后得到的奖励；根据各个块各自在上一次对所述固态硬盘进行块回收操作之后得到的奖励，利用强化学习算法筛选出至少一个待擦除块；根据所述至少一个待擦除块，确定出目标擦除块，对所述目标擦除块进行块回收操作。本发明实施例可以实现均衡磨损的同时不会引入过多的写入操作。

本发明授权基于强化学习的固态硬盘磨损均衡方法及装置、设备在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的固态硬盘磨损均衡方法，其特征在于，包括： 在固态硬盘中的空闲块的数量低于设定阈值时，获取所述固态硬盘中各个块各自在当前时刻的擦除次数； 根据所述各个块各自在所述当前时刻的擦除次数，计算所述各个块在当前时刻的擦除次数标准差； 获取每一个块在上一时刻的利用率；其中，所述上一时刻为在上一次对所述固态硬盘进行块回收操作之前的时刻； 根据所述各个块在当前时刻的擦除次数标准差和每一个块在上一时刻的利用率，计算该块在上一次对所述固态硬盘进行块回收操作之后得到的奖励； 根据各个块各自在上一次对所述固态硬盘进行块回收操作之后得到的奖励，利用强化学习算法筛选出至少一个待擦除块； 根据所述至少一个待擦除块，确定出目标擦除块，对所述目标擦除块进行块回收操作； 其中，所述强化学习算法基于奖励机制对所述至少一个待擦除块的筛选过程进行调整，以使筛选效果随着迭代次数的增加逐渐达到学习目标，所述学习目标为所述至少一个待擦除块的擦除次数均低于第一次数且利用率均低于第一利用率； 每一个块的奖励能够体现上一次对所述固态硬盘进行块回收操作后的实际行为与上一次对所述固态硬盘进行块回收操作之前的期望行为是否一致；在一致情况下该块的奖励高于在不一致情况下该块的奖励；每一个块对应的所述实际行为是指该块是否被执行回收操作，每一个块对应的所述期望行为是指该块是否属于上一次被筛选出来的至少一个待擦除块中的块； 对应的，所述根据所述各个块在当前时刻的擦除次数标准差和每一个块在上一时刻的利用率，计算该块在上一次对所述固态硬盘进行块回收操作之后得到的奖励，包括： 若一个块在上一次对所述固态硬盘进行块回收操作后的实际行为与在上一次对所述固态硬盘进行块回收操作之前的期望行为保持一致，则将所述各个块在当前时刻的擦除次数标准差和每一个块在上一时刻的利用率输入预设的第一奖励函数，得到该块对应的第一奖励； 其中，所述第一奖励函数为Re1＝w*1std+1ui，Re1为第一奖励，w为奖励系数，std为所述各个块在当前时刻的擦除次数标准差，ui为第i个块在上一时刻的利用率。

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西北工业大学深圳研究院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新南九道45号西北工业大学三航科技大厦25楼2501室；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”。