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龙图腾网获悉安徽辰宁信息科技有限公司申请的专利一种基于强化学习的云端设备能效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：CN121302904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511495160.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于强化学习的云端设备能效优化方法是由朱刚设计研发完成，并于2025-10-20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云端设备能效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云端设备能效优化方法，包括如下步骤：采集功耗、负载、温度、电价和服务等级指标生成观测序列；建立分层MuZero模型，宏观控制层输出运行模式和子任务目标，微观控制层输出控制动作；在表征网络与动态网络之间设置可寻址记忆库存取观测序列和控制动作；基于隐状态和子任务目标在进化搜索控制器中生成自适应搜索配置；利用自适应搜索配置在蒙特卡洛树搜索中生成策略分布和价值分布；以策略分布和价值分布为监督信号，结合扰动样本对模型参数执行极小极大优化，得到更新参数；利用更新参数生成控制动作并采集反馈，进入训练循环。本发明实现了云端设备能效的分层决策与自适应优化。

本发明授权一种基于强化学习的云端设备能效优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的云端设备能效优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集功耗、负载、温度、电价和服务等级指标，生成观测序列； 建立分层MuZero模型，初始化模型参数，宏观控制层依据观测序列输出运行模式和子任务目标，微观控制层在运行模式和子任务目标约束下利用模型参数生成控制动作； 在表征网络与动态网络之间设置可寻址记忆库，将观测序列和控制动作写入记忆库，并在生成隐状态时读取记忆向量输入分层MuZero模型； 基于隐状态和子任务目标构建搜索个体集合，在进化搜索控制器中执行适应度评价与更新，得到自适应搜索配置； 利用自适应搜索配置调用分层MuZero模型的当前参数在蒙特卡洛树搜索中执行节点选择、扩展与回传，结合目标对齐惩罚项和记忆向量生成策略分布和价值分布； 以策略分布和价值分布作为监督信号，结合观测序列和扰动生成器产生的扰动样本，对分层MuZero模型的参数执行极小极大优化，得到更新的模型参数； 利用更新的模型参数在微观控制层生成控制动作，将控制动作下发至执行单元，采集执行反馈并写入记忆库与回放缓存，进入下一轮训练与部署循环。

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