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龙图腾网获悉安徽配隆天环保科技有限公司申请的专利基于强化学习的城市污染源动态分布调控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：CN119904083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510399752.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于强化学习的城市污染源动态分布调控方法是由单化理;沈新;洪源;张楠;李棒棒;郭鹏设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的城市污染源动态分布调控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城市污染源动态分布调控方法，包括如下步骤：S1、采集空气污染的源数据，并进行预处理，构建污染数据集；S2、利用改进的Informer网络对污染数据集进行时间序列预测；S3、计算不同污染源对空气质量的影响程度，并构建污染源调控任务数据集；S4、建立博弈论多智能体强化学习环境，利用纳什均衡优化污染源智能体的调控策略，基于污染历史数据优化奖励机制，动态调整污染源调控策略；S5、计算污染源调整方案，优化污染调控参数；S6、执行污染调控策略，并进行迭代优化。本发明结合改进的Informer网络和博弈论多智能体强化学习，实现污染物浓度精准预测与污染源智能调控，具备高精度、自适应性强和全局优化能力优点。

本发明授权基于强化学习的城市污染源动态分布调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的城市污染源动态分布调控方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集空气污染的源数据，并对所述源数据进行数据清洗、格式转换和标准化处理，构建污染数据集； S2、利用改进的Informer网络对污染数据集进行时间序列预测，计算不同污染物的未来浓度变化趋势，并结合空间插值方法计算污染物在不同区域的扩散情况，生成污染物时空分布预测数据； S3、基于污染物时空分布预测数据，构建污染源影响因子矩阵，计算不同污染源对空气质量的影响程度，并结合污染源排放量和污染扩散特性构建污染源调控任务数据集； S4、基于污染源调控任务数据集，建立博弈论多智能体强化学习环境，设定污染源智能体的状态空间、动作空间和收益函数，利用纳什均衡优化污染源智能体的调控策略，基于污染历史数据优化奖励机制，并结合污染治理资源约束条件，动态调整污染源调控策略，生成全局最优调控策略； S5、结合全局最优调控策略，计算污染源调整方案，优化污染调控参数； S6、执行污染调控策略，并对污染调控策略进行迭代优化； 所述S2中的改进的Informer网络采用稀疏自注意力机制和Top-u采样策略； 所述S5具体包括： S51、基于全局最优调控策略中各污染源智能体的最优策略，生成污染源调整向量，所述污染源调整向量包括排放调整幅度、调控起止时间和区域执行权重； S52、构建污染源调控参数优化目标函数，所述目标函数以最小化污染物浓度预测误差、降低污染扩散强度和提高资源利用效率为优化目标； S53、采用拉格朗日乘子法计算污染源调控参数的最优解； S54、根据计算得到的最优解，生成污染源调整方案，确定各污染源的排放限制值、执行时间段和区域控制优先级。

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