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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于大语言模型与深度强化学习的数据库配置参数调优方法及系统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：CN117762897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311774335.4，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权基于大语言模型与深度强化学习的数据库配置参数调优方法及系统是由窦晖;周雨轩;张以文;朱珊珊;仵杨;代加庆设计研发完成，并于2023-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型与深度强化学习的数据库配置参数调优方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据库软件调试技术领域，更具体的，涉及基于大语言模型与深度强化学习的数据库配置参数调优方法及系统。本发明包括：步骤一，获取目标数据库软件的调优源信息；步骤二，通过大语言模型对调优源信息进行处理；再采用提问回答的方式，获取大语言模型返回的推荐参数值、并整理成参数二元表；步骤三，按照参数二元表对目标数据库软件进行测试，得到初始转变数据序列；步骤四，基于初始转变数据序列训练DDPGfordemonstration模型；待DDPGfordemonstration模型收敛后，输出最终参数值。本发明将专家经验融入到强化学习的过程中，为尽可能减少调优的代价和提高调优的准确性提供了可行的解决方案。

本发明授权基于大语言模型与深度强化学习的数据库配置参数调优方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型与深度强化学习的数据库配置参数调优方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，获取目标数据库软件的调优源信息； 其中，步骤一包括： 步骤1.1，通过搜索引擎搜索互联网中关于目标数据库软件的参数配置建议网页； 步骤1.2，对参数配置建议网页进行文本化处理，去除与参数配置无关的内容描述，得到调优源信息； 步骤二，通过大语言模型对调优源信息进行处理；再采用提问回答的方式，获取大语言模型返回的推荐参数值，并整理成参数二元表； 步骤三，按照参数二元表对目标数据库软件进行测试，得到初始转变数据序列； 步骤四，基于初始转变数据序列训练DDPGfordemonstration模型；待DDPGfordemonstration模型收敛后，输出最终参数值； 步骤四包括： 步骤4.1，初始化DDPGfordemonstration模型； 步骤4.2，从优先体验重播缓冲区选取初始转变数据序列，并输入DDPGfordemonstration模型进行权重训练，以调整DDPGfordemonstration模型的权重系数； 步骤4.3，待步骤4.2的权重训练结束后，得到调整了权重系数的DDPGfordemonstration模型； 步骤4.4，通过调整了权重系数的DDPGfordemonstration模型生成N组候选配置参数； 步骤4.5，按照N组候选配置参数分别对目标数据库软件进行测试，得到N个候选转变数据序列、并将其存入优先体验重播缓冲区； 其中，第n个候选转变数据序列包括：目标数据库软件在第n组候选配置参数导入前的状态、第n组候选配置参数、目标数据库软件在第n组候选配置参数导入后的状态、目标数据库软件在第n组候选配置参数导入后的性能提升奖励； 步骤4.6，计算优先体验重播缓冲区中所有转变数据序列的优先级；其中，所有转变数据序列包括：初始转变数据序列、候选转变数据序列； 并将优先级高的m个转变数据序列输入到步骤4.4的模型中进行权重训练，再次调整该模型的权重系数； 步骤4.7，待步骤4.6的权重训练结束后，重新得到调整了权重系数的DDPGfordemonstration模型； 步骤4.8，重复步骤4.4~步骤4.7，直至模型收敛，将其输出的候选配置参数作为最终参数值。

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