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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利一种基于检索增强机制的路径覆盖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：CN120258279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510730405.9，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于检索增强机制的路径覆盖方法是由罗炜康;刘德喜设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于检索增强机制的路径覆盖方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于检索增强机制的路径覆盖方法，该方法包括：获取预先收集的数据集，基于DecisionTransformer架构构建策略模型，将机器人视为一个智能体，利用策略模型预测智能体的动作分布，得到策略模型在当前时刻预测的动作分布，基于预先收集的数据集，将输入轨迹依次经过FH机制与预训练语言模型处理，以得到键值对集合，基于当前输入子轨迹从键值对集合中检索出相似子轨迹，得到检索到的相似子轨迹的集合。本发明通过引入外部记忆库，添加相似轨迹检索机制，在训练模型初期快速构建路径规划策略，有效降低冗余的覆盖路径规划的效果，使训练消耗的计算资源明显降低，提高模型在稀疏奖励环境中的决策能力。

本发明授权一种基于检索增强机制的路径覆盖方法在权利要求书中公布了：1.一种基于检索增强机制的路径覆盖方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、获取预先收集的数据集，基于预先收集的数据集构建外部记忆库，基于DecisionTransformer架构构建策略模型，将机器人视为一个智能体，利用策略模型预测智能体的动作分布，得到策略模型在当前时刻预测的动作分布； 步骤2、基于预先收集的数据集，将输入轨迹依次经过FH机制与预训练语言模型处理，以得到键值对集合，将键值对集合保存至外部记忆库中； 步骤3、获取当前输入子轨迹，基于当前输入子轨迹从键值对集合中检索出相似子轨迹，得到检索到的相似子轨迹的集合； 步骤4、基于检索到的相似子轨迹的集合，对相似子轨迹进行重加权，得到重加权子轨迹排序后的集合； 步骤5、基于当前输入子轨迹与重加权子轨迹排序后的集合，对策略模型在当前时刻预测的动作分布进行调整，以得到策略模型最终预测的动作分布，利用策略模型最终预测的动作分布对策略模型进行优化，得到优化后的策略模型； 利用优化后的策略模型确认智能体执行各个动作的推荐率。

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