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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于强化学习的传染病干预措施优化方法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：CN120527029B 。

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：202511029009.X，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权一种基于强化学习的传染病干预措施优化方法是由张百达;陈亚凯;陈睿设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的传染病干预措施优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的传染病干预措施优化方法，包括：对改进型Covasim环境进行参数调整；对智能体进行训练：1智能体从改进型Covasim环境获取状态信息st，在感染人数超过预设人数阈值时，根据状态信息输出干预措施强度值at，根据at作用于环境并得到对应的奖励信息rt，获取下一状态信息st+1，将数据组st，at，rt，st+1存至经验回放区；2当经验回放区中存储的数据达到预设数据阈值后随机采样Mini‑batch对智能体的网络参数进行更新；3重复步骤1‑2直至达到预设最大训练时长，得到训练后的智能体；训练后的智能体根据当前传染病疫情状态输出对应的干预措施。

本发明授权一种基于强化学习的传染病干预措施优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的传染病干预措施优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建改进型Covasim环境，并对改进型Covasim环境进行参数调整： 在原Covasim环境的基础上增加干预措施设置模块，所增加的干预措施设置模块用于根据智能体给出的干预措施强度值动态设置仿真过程中的干预强度，并将干预措施应用于环境运行，获取真实历史数据对改进型Covasim环境中的参数进行调试，以获得符合真实场景的改进型Covasim环境； 对智能体进行训练： 1智能体从改进型Covasim环境获取当前t时刻的状态信息st，在感染人数超过预设人数阈值时，根据状态信息输出干预措施强度值at，根据干预措施强度值at作用于环境并得到对应的奖励信息rt，获取当前环境的t+1下一时刻的状态信息st+1，将数据组st，at，rt，st+1存储至经验回放区，其中，奖励信息rt包括健康奖励rH和经济奖励rE；干预措施强度值at包括：改变传播率Ch‑β、改变检测措施的执行强度Ch‑Tp以及接触者追踪措施的执行强度Ch‑CTp；状态信息包括：易感者S、暴露者E、感染者I、康复者R、死亡者D、累计检测数CT和累计隔离数CQ； 奖励信息rt的具体计算方法为： ； 和均为超参数； 健康奖励rH为： ； 对于每日新增康复人数NR将给予正的单位奖励，而对于每日新增感染人数NI、重症感染人数NS和死亡人数ND给予负的奖励值；ω1、ω2和ω3分别为感染、重症和死亡对应的惩罚系数； 经济奖励rE为： ； ； ； ；其中，表示经济损失，和为经济系数，P表示总人口，表示每个健康个体每日能够产生经济贡献，CT和CQ分别表示根据每日新检测和新隔离的人数对应的经济消费，Cβ表示采取Ch‑β封锁措施时的每日经济消费；MI、MQ和MD分别表示每日感染、隔离和死亡的人数； 2当经验回放区中存储的数据达到预设数据阈值后，从经验回放区中随机采样数据对智能体的网络参数进行更新； 3重复步骤1‑2直至达到预设最大训练时长，得到训练后的智能体； 训练后的智能体根据当前传染病疫情状态输出对应的干预措施，完成干预措施的优化。

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