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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于强化学习的综合化航空电子系统可调度分析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：CN119806783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510013428.8，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于强化学习的综合化航空电子系统可调度分析方法是由杨志斌;杨怡萍;周勇;郭鹏设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的综合化航空电子系统可调度分析方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于强化学习的综合化航空电子系统可调度分析方法，包括：根据综合化航空电子系统可调度问题设计马尔可夫决策过程，构建虚拟环境；将基于价值的强化学习算法与多头注意力机制进行结合，通过智能体与虚拟环境进行交互，学习得到最优状态‑动作值函数；当智能体与环境进行交互时，使用最优状态‑动作值函数，获得当前状态下每个可行动作的价值；选择具有最高价值的可行动作，并执行该可行动作；获取下一个状态和奖励，并将奖励累加；或者将基于策略的强化学习算法与多头注意力机制进行结合，学习得到最优策略函数；使用最优策略函数获得若干预选动作，执行得分最高的候选动作序列。

本发明授权一种基于强化学习的综合化航空电子系统可调度分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的综合化航空电子系统可调度分析方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：根据综合化航空电子系统可调度问题设计马尔可夫决策过程，构建虚拟环境； 步骤2：将基于价值的强化学习算法与多头注意力机制进行结合，通过智能体与虚拟环境进行交互，学习得到最优状态-动作值函数； 步骤3：当智能体与环境进行交互时，使用步骤2得到的最优状态-动作值函数，获得当前状态下每个可行动作的价值；选择具有最高价值的可行动作，并执行该可行动作；获取下一个状态和奖励，并将奖励累加； 所述的根据综合化航空电子系统可调度问题设计马尔可夫决策过程，构建虚拟环境，具体包括： 对综合化航空电子系统可调度问题进行建模； 根据综合化航空电子系统可调度模型，构造马尔可夫决策过程，构建虚拟环境； 所述的对综合化航空电子系统可调度问题进行建模，具体包括： 按照下式，计算每核心上的分区执行任务所需的时间预算，表示为： 式中，表示分区pi上被分配在核心c上的任务所需要的时间预算，CSW表示从刚刚完成其执行的任务到下一个计划的任务的上下文切换所对应的开销； Rj表示任务j执行时间，pidj表示任务所属分区代号，i表示分区代号，k表示分区所在的帧，Pi表示分区的周期，Tj表示任务的周期； 比较核心上的所有分区的时间预算，取最大值作为分区的总时间预算，具体计算公式如下： 式中，表示分区pi在第k帧的总时间预算，c表示所在核心，Nc表示核心数量； MAF为主时间框架，MIF为次时间框架，将MAF分为等长的帧，一个MIF为一帧，MIF的数量为nFrames，MAF和MIF的长度与周期相关，周期总是MIF长度的整数倍，表示为： 式中，pi表示分区标识，lcm表示最小公倍数，gcd表示最大公因数。

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