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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种基于模型强化学习的区块链分片策略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：CN119383192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411437115.7，技术领域涉及：H04L67/1042；该发明授权一种基于模型强化学习的区块链分片策略优化方法是由万剑雄;李一凡;刘楚仪;李雷孝设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型强化学习的区块链分片策略优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型强化学习的区块链分片策略优化方法，涉及区块链分片技术领域。获取区块链的当前状态数据，并将当前状态数据输入至初始策略网络中，得到区块链的行为数据；并根据区块链的行为数据对区块链进行状态转移，得到区块链在下一时刻的状态数据；然后获取预测模型的初始状态数据，并将所述初始状态数据输入至交叉熵算法中，得到区块链的最优行为轨迹；从最优行为轨迹中获取初始状态行为对，并通过初始状态行为对训练初始策略网络，得到最优策略网络；最优策略网络用于生成待分片区块链的最优分片策略。该方法能够提高了在学习区块链的最优分片策略时的采样效率，从而提高了区块链的吞吐量。

本发明授权一种基于模型强化学习的区块链分片策略优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型强化学习的区块链分片策略优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取区块链的当前状态数据，并将所述当前状态数据输入至初始策略网络中，得到所述区块链的行为数据；所述区块链的行为数据用于指导所述区块链分片； 根据所述区块链的行为数据对所述区块链进行状态转移，得到所述区块链在下一时刻的状态数据；基于所述区块链的当前状态数据、行为数据和下一时刻的状态数据进行训练，得到预测模型； 获取预测模型的初始状态数据，并将所述初始状态数据输入至交叉熵算法中，通过所述交叉熵算法调用所述预测模型预测未来时刻的状态数据，以及调用模型策略网络分别预测初始状态数据和未来时刻的状态数据对应的行为数据，得到所述区块链的最优行为轨迹；所述最优行为轨迹包括所述区块链在多个时刻的状态数据和行为数据； 从所述最优行为轨迹中获取初始状态行为对，并通过所述初始状态行为对训练所述初始策略网络，得到最优策略网络；所述最优策略网络用于生成待分片区块链的最优分片策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古工业大学，其通讯地址为：010000 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民街49号内蒙古工业大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。