北京奇虎科技有限公司李珂获国家专利权
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龙图腾网获悉北京奇虎科技有限公司申请的专利基于分布式系统的强化学习方法、装置、系统及存储介质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：CN113806101B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202010540231.7，技术领域涉及：G06F9/54；该发明授权基于分布式系统的强化学习方法、装置、系统及存储介质是由李珂设计研发完成，并于2020-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于分布式系统的强化学习方法、装置、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布式系统的强化学习方法、装置、系统及存储介质，所述分布式系统包含训练端、评估端、数据库和多个学习端，所述方法包括：基于多个学习端分别对训练样本进行处理，生成多份样本数据分别广播到数据库；在训练端接收到数据库广播的多份样本数据后，训练端对多份样本数据进行强化学习，生成训练参数广播到数据库；在评估端接收到数据库广播的训练参数后，评估端对训练参数进行评估，并在训练参数的评估通过后，完成训练端的强化学习。本发明通过分布式系统进行强化学习，由数据库实现各种资源的并行调度和处理，可快速产生大量的样本数据进行学习训练，经学习训练所得到的结果准确性高，且提升了强化学习的效率。
本发明授权基于分布式系统的强化学习方法、装置、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式系统的强化学习方法，其特征在于，所述分布式系统包含训练端、评估端、数据库和多个学习端，所述基于分布式系统的强化学习方法包括以下步骤： 基于多个学习端分别对训练样本进行处理，生成多份样本数据，并将多份所述样本数据分别广播到所述数据库，所述数据库用于存放和广播学习过程中产生的数据，所述数据库支持消息队列； 在所述训练端接收到所述数据库广播的多份所述样本数据后，所述训练端对多份所述样本数据进行强化学习，生成训练参数广播到所述数据库； 在所述评估端接收到所述数据库广播的所述训练参数后，所述评估端基于预设评估策略，对所述训练参数进行计算，生成回报值，并判断所述回报值是否大于预设阈值，若所述回报值大于预设阈值，则判定对所述训练参数的评估通过，并在所述训练参数的评估通过后，完成所述训练端的强化学习。
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