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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十五研究所申请的专利一种基于深度强化学习的海上多平台协同任务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：CN119918862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411969716.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于深度强化学习的海上多平台协同任务优化方法及系统是由王礼科;杨诚;李成赫;冯金荣;孝鹏勃;焦艺;张祎烁设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的海上多平台协同任务优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度强化学习的海上多平台协同任务优化方法及系统，涉及资源优化、人工智能技术，包括：生成任务场景的动态表示，并提取任务目标及相关特征；基于提取的任务目标及相关特征利用Transformer网络进行处理，获得任务的优先级分布；预先将多平台协作关系建模为图结构，并利用图神经网络计算各平台间的协作效能；根据任务的优先级分布，利用深度强化学习优化任务分配策略，以使得在多目标约束下达到全局最优；基于图神经网络的建模结果以及深度强化学习的任务分配优化结果，生成多平台任务分配方案。本申请的方法能够克服现有技术的局限性，实现更高效、更智能的任务分配和优化。

本发明授权一种基于深度强化学习的海上多平台协同任务优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的海上多平台协同任务优化方法，其特征在于，包括： 获取多源输入数据； 利用深度学习模型，基于所获取的多源输入数据构建战场态势模型，以生成任务场景的动态表示，并提取任务目标及相关特征； 基于提取的任务目标及相关特征利用Transformer网络进行处理，并基于上下文信息评估任务优先级，以获得任务的优先级分布； 预先将多平台协作关系建模为图结构，并利用图神经网络计算各平台间的协作效能，其中在所述图结构中平台作为节点，协作关系作为边； 根据任务的优先级分布，利用深度强化学习优化任务分配策略，以使得在多目标约束下达到全局最优； 基于图神经网络的建模结果以及深度强化学习的任务分配优化结果，生成多平台任务分配方案； 所获取的多源输入数据包括任务信息、平台状态、资源信息、环境数据； 基于所获取的多源输入数据构建的战场态势模型包括：任务场景建模和平台状态建模； 提取的任务目标及相关特征包括： 任务特征，包括任务类型、任务时限、所需资源；任务特征，包括当前状态和历史任务信息；环境特征：包括外部环境影响因素。

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中国电子科技集团公司第十五研究所，其通讯地址为：100083 北京市海淀区北四环中路211号；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”。

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