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龙图腾网获悉深圳市瀚力科技有限公司申请的专利一种基于人工智能与强化学习的数据采集效率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：CN120197527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510683165.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于人工智能与强化学习的数据采集效率优化方法是由陈亚涛;郑建敏;伍鑫设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能与强化学习的数据采集效率优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能与强化学习的数据采集效率优化方法，涉及人工智能与数据处理技术领域，所述方法包括S1、通过深度强化学习算法构建初始数据采集模型；S2、在动态环境中实时获取环境状态数据；S3、基于当前环境状态数据和历史数据生成新的动作策略，S4、根据生成的动作策略调整数据采集参数；S5、不断迭代更新模型参数适应新的环境状态，该基于人工智能与强化学习的数据采集效率优化方法，能够显著提升模型在长期运行中的表现，减少传统方法因忽略长期动态特性而导致的性能下降，解决了现有技术在动态环境中由于状态变化快速频繁导致出现的模型适应性差问题。

本发明授权一种基于人工智能与强化学习的数据采集效率优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能与强化学习的数据采集效率优化方法，应用于智能监控场景，其特征在于，所述方法包括： S1、通过强化学习算法构建初始数据采集模型； S2、在动态环境中实时获取环境状态数据； S3、采集当前环境状态数据和前一轮的环境状态数据，将当前环境状态数据和历史数据输入到初始数据采集模型中，基于初始数据采集模型输出的预测值生成新的动作策略，包括；获取当前环境状态下的模型预测值Vs；根据历史数据计算加权平均预测值W=h×Vs+1−h×Vprev，其中，h表示加权系数，Vs表示当前环境状态下的预测值，Vprev表示前一轮的环境状态的预测值；设定一个预设值TW，基于加权平均预测值生成新的动作策略，其中如果加权平均预测值W大于或等于预设值TW，则采取该动作策略； S4、根据生成的新的动作策略调整数据采集参数； S5、不断迭代更新模型参数适应新的环境状态，具体将强化学习算法的参数表示为复数形式，迭代生成模型参数的分布，分析参数分布是否收敛或发散，调整迭代步长，使模型逐步逼近最优参数配置，迭代生成模型参数的分布具体公式为：； 其中，表示当前模型参数的复数表示，表示下一次迭代生成的模型参数，表示环境状态对应的复数参数，表示迭代次数； 所述S2包括将动态环境的状态变量建模，实时模拟环境状态随时间的变化趋势，根据模拟结果动态调整数据采集的时机和频率，模拟环境状态随时间的变化趋势具体公式为： ，； 其中，表示动态环境中的资源量，表示采集设备的活动强度，表示时间，表示资源的自然增长率，表示采集设备对资源量的消耗速率，表示采集效率的提升系数，表示采集设备的资源消耗； 所述S4包括将数据采集参数的优化建模为约束问题，将约束问题转化为无约束优化，求解数据采集参数调整的最优解，根据优化结果实时调整数据采集参数，确保在环境变化时数据采集效率保持最佳，求解数据采集参数调整的最优解具体公式为： ； 其中，表示数据采集参数的集合，表示约束条件对目标函数的权重系数，表示第个资源约束条件对目标函数的权重系数，表示数据采集效率的目标函数，表示数据采集系统中的第个约束条件，表示约束条件的编号，表示数据采集系统中涉及的资源约束条件的总数量，表示在拉格朗日对偶优化中构造的目标函数； 所述S4中数据采集效率的目标函数fk为： fk=c-d-e；其中，c表示采集速率，d表示能耗，e表示数据丢失率。

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