华南理工大学胡斌杰获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于深度强化学习的车辆群智感知用户招募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：CN116321057B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310173230.7，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权一种基于深度强化学习的车辆群智感知用户招募方法是由胡斌杰;吴敏设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度强化学习的车辆群智感知用户招募方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的车辆群智感知用户招募方法，具体步骤如下：构建高速公路下的车联网场景，所构建的场景包括一条高速公路、若干车辆、通信基站、云中心服务器和任务发布者；建立车辆与基站的通信的信道模型、车辆的成本和声誉等模型以及云中心服务器的效用模型；以最大化任务覆盖率为目标，建立最优化问题；设计DDPG的输入转态、奖励函数和输出动作；以车辆的信息为输入状态，得到各种状态下的输出动作，并根据奖励函数训练和更新神经网络。本发明考虑车辆与基站的通信、车辆的声誉和成本和任务的预算，具有实际场景的实用性，并有较高的任务覆盖率；定义DDPG的输入状态信息，并设计有效的奖励函数。
本发明授权一种基于深度强化学习的车辆群智感知用户招募方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的车辆群智感知用户招募方法，其特征在于，所述的用户招募方法包括以下步骤： S1、构建高速公路下的车联网场景，所构建的场景包括高速公路、若干车辆、通信基站、云中心服务器和任务发布者； S2、建立车辆与基站的通信的信道模型，考虑车辆与基站的位置、天线的增益以及噪声因素；建立车辆的成本和声誉模型以及云中心服务器的效用模型； S3、以最大化任务覆盖率为目标，结合约束条件，建立最优化问题模型； S4、根据最优化问题模型，结合云中心的服务器效用，构建DDPG网络结构，DDPG网络结构包括DDPG网络的输入转态、DDPG奖励函数和DDPG输出动作； S5、根据步骤4的DDPG网络结构，以车辆的信息为输入状态，得到各种状态下的输出动作，并根据奖励函数训练和更新DDPG网络。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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