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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利基于DQN的区块链任务分配方法、装置、设备及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：CN118449948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202410629215.3，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权基于DQN的区块链任务分配方法、装置、设备及介质是由时云智;张祥钦;秦雪娇设计研发完成，并于2024-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DQN的区块链任务分配方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于DQN的区块链任务分配方法、装置、设备及介质，涉及任务分配领域，包括：确定DQN模型的状态向量，根据状态向量选择目标动作，并确定目标动作的预测执行时间以及实际执行时间；将预测执行时间以及实际执行时间作为预设时长奖励公式的输入，以得到时长奖励；随机抽取若干经验，并基于若干经验确定DQN模型的目标Q值，并通过DQN模型的观测Q值以及目标Q值更新DQN模型；进行多轮更新，直至DQN模型达到预设要求，以得到目标DQN模型；通过目标DQN模型构建目标区块链任务分配模型，并在接收到区块链任务分配请求后，通过目标区块链任务分配模型进行任务智能分配。由此，可以提高任务分配效率、应对动态环境变化，降低人工干预。

本发明授权基于DQN的区块链任务分配方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于DQN的区块链任务分配方法，其特征在于，包括： 基于预设状态空间确定DQN模型的状态向量，根据所述状态向量从预设动作空间中选择目标动作，并确定所述目标动作的预测执行时间以及实际执行时间； 将所述预测执行时间以及所述实际执行时间作为预设时长奖励公式的输入，以得到时长奖励，并将所述状态向量、所述目标动作以及所述时长奖励作为当前经验添加至预设经验回放缓冲区； 从所述预设经验回放缓冲区中随机抽取若干经验，并基于所述若干经验确定所述DQN模型的目标Q值，并通过所述DQN模型的观测Q值以及所述目标Q值更新所述DQN模型； 跳转至所述基于预设状态空间确定DQN模型的状态向量，根据所述状态向量从预设动作空间中选择目标动作，并确定所述目标动作的预测执行时间以及实际执行时间的步骤，以对所述DQN模型进行下一轮更新，直至所述DQN模型达到预设要求，以得到目标DQN模型； 通过所述目标DQN模型构建目标区块链任务分配模型，并在接收到区块链任务分配请求后，通过所述目标区块链任务分配模型进行区块链任务的智能分配； 其中，所述从所述预设经验回放缓冲区中随机抽取若干经验，并基于所述若干经验确定所述DQN模型的目标Q值，并通过所述DQN模型的观测Q值以及所述目标Q值更新所述DQN模型，包括： 从所述预设经验回放缓冲区中随机抽取若干经验，并将所述若干经验作为贝尔曼方程的输入，以通过所述贝尔曼方程计算出所述若干经验对应的目标Q值； 将所述目标动作对应的Q值作为所述DQN模型的观测Q值； 通过所述观测Q值以及所述目标Q值更新所述DQN模型； 其中，所述通过所述观测Q值以及所述目标Q值更新所述DQN模型，包括： 通过所述观测Q值以及所述目标Q值确定所述DQN模型的Q值误差，并根据所述Q值误差确定所述DQN模型的当前损失函数； 通过梯度下降算法基于所述当前损失函数的负梯度方向更新所述DQN模型的模型参数，以基于得到的更新后模型参数对所述DQN模型进行下一轮更新； 其中，所述基于DQN的区块链任务分配方法，还包括： 基于所述Q值误差验证所述目标DQN模型的模型误差，若所述模型误差小于预设误差阈值，则通过所述目标DQN模型构建目标区块链任务分配模型。

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