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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利一种应用于多任务学习的策略模型训练方法、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：CN115759179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211443933.9，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权一种应用于多任务学习的策略模型训练方法、装置及设备是由徐博;白丰硕;王燕娜设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于多任务学习的策略模型训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及人工智能领域，公开了一种应用于多任务学习的策略模型训练方法、装置及设备。本发明实施例涉及的应用于多任务学习的策略模型训练方法包括：获取目标任务集；调用第一策略模型对每个目标任务进行训练，得到第二策略模型以及第一子训练结果；对所述第二策略模型依次进行第一参数调整，得到第三策略模型以及第二子训练结果；对所述第三策略模型依次进行第二参数调整，得到第四策略模型；确定所述第四策略模型为应用于多任务学习的策略模型。这样，策略模型在多任务学习中受到多任务间梯度差异的影响会减少，进而使任务间的训练进度更平均，提高训练效率。

本发明授权一种应用于多任务学习的策略模型训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种应用于多任务学习的策略模型训练方法，其特征在于，所述方法在包含处理器、存储器及通信接口的电子设备中执行，用于对机械臂进行多任务操控策略的训练，所述方法包括： 获取机械臂操控任务集，所述机械臂操控任务集中包括至少两个彼此独立的机械臂操控任务； 调用第一策略模型依次对所述机械臂操控任务集中的每个机械臂操控任务进行训练，得到第二策略模型以及至少两个第一子训练结果，所述至少两个第一子训练结果与所述至少两个机械臂操控任务一一对应； 根据每个第一子训练结果，对所述第二策略模型依次进行第一参数调整，得到第三策略模型以及至少两个第二子训练结果，所述至少两个第一子训练结果与所述至少两个第二子训练结果一一对应，每次所述第一参数调整后得到的第二子训练结果优于对应调整前的第一子训练结果； 根据预设的梯度约束集以及每个第二子训练结果，对所述第三策略模型依次进行第二参数调整，得到第四策略模型，所述第四策略模型中每个机械臂操控任务的梯度满足预设需求；所述梯度约束集由所述每个机械臂操控任务对应的权重以及预设的优势函数得到，所述梯度约束集用于表征所述每个机械臂操控任务的加权性能提升下限； 确定所述第四策略模型为应用于多任务学习的策略模型。

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