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龙图腾网获悉北京亚洲卫星通信技术有限公司申请的专利一种基于人工智能的天文观测资源调度优化方法及系统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：CN120525301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511017091.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于人工智能的天文观测资源调度优化方法及系统是由王秀华设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的天文观测资源调度优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于人工智能的天文观测资源调度优化方法及系统，方法包括天体数据整合、天体价值量化、观测资源分层调度与天文观测资源优化；本发明属于天文信息处理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的天文观测资源调度优化方法及系统，通过构建多源异构数据的观测态势图谱，融合设备状态、气象环境、空间天气与目标特性，实现观测资源的结构化表达与动态更新。在此基础上，采用动静结合的天体价值量化模型，将物理属性、历史效率与可观测性进行综合编码，科学评估观测优先级；同时，引入双周期分层强化学习方法，在小时级制定全局策略、分钟级生成实时控制动作，实现宏观最优与局部响应的协同调度，有效提升资源利用率与观测成功率。

本发明授权一种基于人工智能的天文观测资源调度优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的天文观测资源调度优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：天体数据整合，进行天体多源数据采集，通过数据预处理和数据融合，得到观测态势图谱数据； 步骤S2：天体价值量化，依据所述观测态势图谱数据，采用动静约束优化改进的天体价值编码方法，进行天体价值量化，得到天体科学价值量化编码数据，包括以下步骤：步骤S21：静态物理属性量化，得到静态物理属性量化数据；步骤S22：动态协同价值量化，通过读取本地天体观测日志中的历史观测数据，进行历史观测效率参数计算，得到历史观测效率动态协同参数，并通过将所述历史观测效率动态协同参数作为动态量化激励项，依据天体类型进行动态协同价值量化，得到动态协同价值量化数据；步骤S23：可观测性约束修正，通过计算可观测性因子，进行科学价值编码，得到可观测性约束编码数据；步骤S24：科学价值量化编码，依据所述可观测性约束编码数据、所述动态协同价值量化数据和所述静态物理属性量化数据，进行结构化天体价值编码生成，并依照所述可观测性约束编码数据的取值进行降序排列，得到天体科学价值量化编码数据； 步骤S3：观测资源分层调度，依据所述观测态势图谱数据和所述天体科学价值量化编码数据，采用双周期分层强化学习的观测资源调度优化方法，进行观测资源分层调度，得到观测资源调度优化数据，包括以下步骤：步骤S31：慢速周期策略调度；步骤S32：快速周期策略调度；步骤S33：强化学习训练，依据慢速周期策略调度参数空间，采用近端策略优化算法进行策略强化学习，并依据快速周期策略调度参数空间，采用深度确定性策略梯度算法进行连续动作建模，得到双周期分层强化学习观测资源调度模型；步骤S34：观测资源调度； 所述慢速周期策略调度参数空间，包括慢速周期输入状态空间、慢速周期输出动作空间和慢速周期奖励函数；所述慢速周期奖励函数，具体包括目标观测价值提升率奖励项、优先级匹配程度奖励项和时间区间跳变率惩罚项；所述快速周期策略调度参数空间，包括快速周期输入状态空间、快速周期输出动作空间和快速周期决策奖励函数；所述快速周期决策奖励函数，具体包括信噪比估值项和设备空转时间惩罚项； 步骤S4：天文观测资源优化，进行天文观测资源的综合调度优化，得到天文观测调度决策数据。

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