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龙图腾网获悉北京科杰科技有限公司申请的专利基于人工智能的软件开发上下游任务参数传递与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：CN120491935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510984697.9，技术领域涉及：G06F8/20；该发明授权基于人工智能的软件开发上下游任务参数传递与优化方法是由高海玲;高经郡;彭飞设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的软件开发上下游任务参数传递与优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于人工智能的软件开发上下游任务参数传递与优化方法，涉及人工智能技术领域，包括通过构建参数知识图谱，利用图神经网络处理参数传递数据生成参数依赖关系图，实时监控参数变更并分析影响范围，基于分层强化学习构建参数优化决策模型生成优化方案，能够有效降低参数冲突，提高软件开发效率，增强系统稳定性，实现软件开发过程中参数传递的智能化管理与优化。

本发明授权基于人工智能的软件开发上下游任务参数传递与优化方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的软件开发上下游任务参数传递与优化方法，其特征在于，包括： 构建软件开发的参数知识图谱，所述参数知识图谱包括参数映射知识库、任务依赖关系库和优化经验库； 接收软件开发过程中的参数传递数据，利用图神经网络对所述参数传递数据进行处理，将所述参数传递数据与所述参数映射知识库和所述任务依赖关系库中的信息进行匹配分析，生成参数依赖关系图，所述参数依赖关系图用于表征参数之间的传递路径和影响强度； 实时监控软件开发过程中的参数传递，当检测到参数变更时，基于所述参数依赖关系图分析参数变更的影响范围，获取受影响的参数节点集合； 构建参数优化决策模型，所述参数优化决策模型将所述受影响的参数节点集合作为状态输入，从所述优化经验库中检索相似场景的优化方案作为先验知识，采用分层强化学习策略生成参数优化方案，所述分层强化学习策略包括参数选择层和参数调整层；所述参数选择层确定需要优化的目标参数，所述参数调整层生成具体的参数值，具体包括：所述参数优化决策模型包括分层强化学习架构，所述分层强化学习架构由共享状态空间、独立动作空间的上层的参数选择层和下层的参数调整层组成，所述参数选择层的动作输出作为参数调整层的约束条件；将所述受影响的参数节点集合转换为状态向量，所述状态向量作为所述分层强化学习架构的输入，从所述优化经验库中检索相似状态对应的历史优化方案，提取所述历史优化方案中的决策结果作为当前决策的先验知识；通过所述参数选择层评估每个受影响参数的优化重要性，基于参数重要度、变更敏感度和影响范围计算优化优先级，选择优先级最高的参数子集作为需要优化的目标参数；通过所述参数调整层为每个目标参数生成调整值，所述调整值的生成过程考虑参数间的依赖关系、性能约束和风险控制因素；采用层次化的奖励机制更新所述参数优化决策模型，所述参数选择层的奖励基于所选参数集的覆盖率和精确率计算得到，所述参数调整层的奖励基于调整后的性能改进和稳定性计算得到，将所述参数选择层的奖励和所述参数调整层的奖励通过加权组合形成整体优化目标； 执行所述参数优化方案，记录优化效果，作为新的经验数据存入所述优化经验库。

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