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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种分布式强化学习与有限元仿真协同训练系统及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：CN121052083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511591716.8，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种分布式强化学习与有限元仿真协同训练系统及方法是由宋俊霖;凡时财;周雪;邹见效设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式强化学习与有限元仿真协同训练系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于有限元分析与强化学习技术领域，具体涉及一种分布式强化学习与有限元仿真协同训练系统及方法，其系统中心调度器、M台FEA服务器、N台RL计算服务器、以及连接中心调度器、FEA服务器和RL计算服务器的高速网络，所述中心调度器用于：接收各FEA服务器和各RL计算服务器周期性发送的心跳包、硬件资源利用率和异常报警数据；并根据硬件资源利用率和异常报警数据，基于动态异构资源调度策略，向选定的一个RL计算服务器发送FEA仿真结果，并向选定的一个或多个FEA服务器发送仿真参数，本发明通过FEA服务器与RL计算服务器的硬件资源解耦，缩短FEA与RL协同优化的计算时间，并最优化利用硬件资源。

本发明授权一种分布式强化学习与有限元仿真协同训练系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式强化学习与有限元仿真协同训练系统，包括中心调度器、M台FEA服务器、N台RL计算服务器、以及连接中心调度器、FEA服务器和RL计算服务器的高速网络；其特征在于： 所述中心调度器用于：接收各FEA服务器和各RL计算服务器周期性发送的心跳包、硬件资源利用率和异常报警数据；并根据硬件资源利用率和异常报警数据，基于动态异构资源调度策略，向选定的一个RL计算服务器发送FEA仿真结果，并向选定的一个或多个FEA服务器发送仿真参数；所述动态异构资源调度策略是指，根据协同优化任务的优先级和可利用的硬件资源，将系统资源组成为一个或多个计算组，每个计算组由一个RL计算服务器和至少一个FEA服务器构成； 所述FEA服务器，用于接收并处理仿真参数，并向中心调度器发送其心跳包、硬件资源利用率和异常报警； 所述RL计算服务器，用于接收并处理所述FEA仿真结果，并向中心调度器发送其心跳包、硬件资源利用率和异常报警数据； 在所述M台FEA服务器中，每台均具有唯一ID，分别为FEA1、FEA2……FEAM；每台FEA服务器上均部署FEA计算程序，并配置有运行该FEA计算程序的第一硬件资源；FEA计算程序为用于执行有限元分析的计算程序，第一硬件资源包括CPU、内存以及硬盘； 在N台RL计算服务器中，每台均具有唯一ID，分别为RL1、RL2……RLN，每台RL计算服务器上均部署有RL计算程序，并配置有运行该RL计算程序的第二硬件资源；RL计算程序为用于执行强化学习任务的计算程序，第二硬件资源包括CPU、GPU、内存以及硬盘；第二硬件资源与第一硬件资源相互独立。

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