深圳市未来智联网络研究院;香港中文大学(深圳)黄川获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳市未来智联网络研究院;香港中文大学(深圳)申请的专利一种基于强化学习的分布式混合专家网络分配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：CN121001122B 。
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：202511517221.0，技术领域涉及：H04W28/02；该发明授权一种基于强化学习的分布式混合专家网络分配方法是由黄川;宋秋辰;崔曙光设计研发完成，并于2025-10-23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分布式混合专家网络分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的分布式混合专家网络分配方法，包括以下步骤：步骤S1.构建分布式混合专家网络分配系统的模型：步骤S2.对于每个专家进行无线丢包建模与缓冲区动态建模；步骤S3.使用基于强化学习的门控机制，进行任务分配和专家选择的过程建模和优化。本发明能够根据信道条件、专家的缓冲区状态及任务需求动态调整专家选择，通过引入信道状态信息如信噪比、衰落等，使得门控网络在不同信道条件下选择最合适的专家，从而提高系统的计算效率和性能。
本发明授权一种基于强化学习的分布式混合专家网络分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的分布式混合专家网络分配方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1.构建分布式混合专家网络分配系统的模型： 终端设备生成任务流并通过无线网络传输到服务器端；所述任务流包括多个按时间栅格顺序依次将到达的任务； 服务器端需要按时间栅格顺序依次将到达的任务分配到最适合的专家进行处理；每个任务在到达时被存储并在时间栅格内完成处理；所述专家是分布式混合专家网络的简称； 步骤S2.对于每个专家进行无线丢包建模与缓冲区动态建模； 步骤S3.使用基于强化学习的门控机制，进行任务分配和专家选择的过程建模和优化。
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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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