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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于CCV-MAB的群智感知任务分配方法、装置、设备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：CN116822578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310656072.0，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权基于CCV-MAB的群智感知任务分配方法、装置、设备及存储介质是由江常坤;蒋伯鸿设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CCV-MAB的群智感知任务分配方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明适用群智感知技术领域，提供了一种基于CCV‑MAB的群智感知任务分配方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取当前群智感知问题下所有用户的用户特征和当前任务的任务特征，通过决策模型对用户特征和任务特征进行处理，得到每个用户的选中概率，根据选中概率对所有用户进行采样，得到目标用户组，通过评估模型对目标用户组内每个用户的用户特征和任务特征进行处理，得到估计奖励，根据目标用户组，通过基于CCV‑MAB的群智感知任务分配模型获得真实奖励，根据估计奖励和真实奖励，对决策模型和评估模型的模型参数进行调整，之后再进行下一轮的任务分配，如此迭代第更新模型，从而提高了群智感知任务分配的效率和任务完成的质量，进而提高了用户体验。

本发明授权基于CCV-MAB的群智感知任务分配方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于CCV-MAB的群智感知任务分配方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 获取当前群智感知问题下所有用户的用户特征和当前任务的任务特征； 通过预先创建的决策模型对所述用户特征和所述任务特征进行处理，得到每个所述用户的选中概率； 根据所述选中概率对所有所述用户进行采样，得到目标用户组； 通过预先创建的评估模型对所述目标用户组内每个用户的用户特征和所述任务特征进行处理，得到估计奖励，所述评估模型由转换器模型的编码器和多个多层感知机组成； 根据所述目标用户组，通过预先构建的基于CCV-MAB的群智感知任务分配模型获得真实奖励； 根据所述估计奖励和所述真实奖励，对所述决策模型和所述评估模型的模型参数进行调整，并跳转至所述获取当前群智感知问题下所有用户的用户特征和当前任务的任务特征的步骤，以进行下一轮的任务分配； 所述通过预先创建的决策模型对所述用户特征和所述任务特征进行处理，得到每个所述用户的选中概率的步骤，包括： 通过所述决策模型中的第一子模块对所述用户特征和所述任务特征进行特征交互，得到每个所述用户的特征向量； 通过所述决策模型中的第二子模块对所述特征向量进行处理，得到对应的所述选中概率； 通过预先创建的评估模型对所述目标用户组内每个用户的用户特征和所述任务特征进行处理，得到估计奖励的步骤，包括： 转换器模型的编码器交互所述目标用户组内每个用户与任务特征，提取目标用户组内用户与用户、以及用户与任务之间的相互关系，得到被选择用户的特征向量，所述多个多层感知机对每个被选择用户的特征向量进行处理，得到估计的任务完成质量； 根据所述估计奖励和所述真实奖励，对所述决策模型和所述评估模型的模型参数进行调整的步骤，包括： 根据所述估计奖励和所述真实奖励，计算所述评估模型的损失函数和所述决策模型的损失函数的损失，根据计算得到的损失更新所述决策模型和评估模型，其中，所述评估模型的损失函数为，所述决策模型的损失函数为，gs表示所述评估模型在当前状态下对目标用户组s完成任务质量的估计，r表示真实观测到的任务完成质量，表示用户a被选择的概率。

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