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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于强化学习的聚集诱导发光分子生成方法、装置及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：CN120544707B 。

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：202511037910.1，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于强化学习的聚集诱导发光分子生成方法、装置及设备是由许改霞;彭俊康;徐周睿设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的聚集诱导发光分子生成方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明适用材料科学技术领域，提供了一种基于强化学习的聚集诱导发光分子生成方法、装置及设备，该方法包括：对分子训练集中化学分子的SMILES表达式进行预处理，生成以SELFIES表示的Token序列，根据Token序列，利用分子生成模型生成候选分子集合，采用AIE活性预测模型对候选分子集合中候选分子进行AIE活性预测，基于预测得到的AIE活性评分构建多目标奖励函数，以多目标奖励函数为优化目标，通过自适应权重的强化学习策略迭代优化分子生成模型的参数，利用优化后的分子生成模型生成AIE分子，从而通过强化学习构建多目标引导机制，使生成分子在多个目标间动态权衡与协同优化，提高AIE分子的生成效率和质量。

本发明授权基于强化学习的聚集诱导发光分子生成方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的聚集诱导发光分子生成方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 对分子训练集中每个化学分子的SMILES表达式进行预处理，生成每个化学分子以SELFIES表示的Token序列； 根据各所述Token序列，利用预训练好的分子生成模型生成候选分子集合； 采用预训练好的AIE活性预测模型对所述候选分子集合中的每个候选分子进行AIE活性预测，得到对应的AIE活性评分； 基于所述AIE活性评分构建多目标奖励函数； 以所述多目标奖励函数为优化目标，通过自适应权重的强化学习策略迭代优化所述分子生成模型的参数； 利用优化后的分子生成模型生成聚集诱导发光分子； 其中，基于所述AIE活性评分构建多目标奖励函数的步骤，包括： 对已完成AIE活性预测的所述候选分子集合中的每个候选分子分别进行合成可行性评估、结构新颖性评估及能隙评估，得到对应的合成可行性评分、结构新颖性评分及能隙评分； 根据所述AIE活性评分、所述合成可行性评分、所述结构新颖性评分及所述能隙评分，构建所述多目标奖励函数，所述多目标奖励函数表示为，其中，表示所述AIE活性评分，表示所述合成可行性评分，表示所述结构新颖性评分，表示所述能隙评分，、、、分别表示、、及的权重，且。

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