北京新妍鹤程科技有限公司于茜获国家专利权
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龙图腾网获悉北京新妍鹤程科技有限公司申请的专利一种基于强化学习的对抗博弈策略实时优化方法和系统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：CN120975173B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511085517.X，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权一种基于强化学习的对抗博弈策略实时优化方法和系统是由于茜;阎彬设计研发完成，并于2025-08-04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对抗博弈策略实时优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的对抗博弈策略实时优化方法和系统，获取历史博弈态势特征；实时捕捉目标对象的动态运动参数数据，以生成物理动态向量；将物理动态向量输入至预置实时数据压缩电路进行高维信号处理，生成低维电学响应信号；关联分析预设的待优化对抗博弈策略的历史决策特征与历史博弈态势特征，生成策略演化特征；融合策略演化特征和低维电学响应信号的时序连续性特征，生成动态对抗环境状态数据；将动态对抗环境状态数据输入至预设的强化学习模型中，生成优化后的对抗博弈策略。本发明实现了物理运动数据到决策策略的跨领域协同闭环，突破了传统博弈策略优化的响应延迟瓶颈，确保了对抗策略随目标对象运动状态毫秒级更新。
本发明授权一种基于强化学习的对抗博弈策略实时优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的对抗博弈策略实时优化方法，其特征在于，包括： 获取历史博弈态势特征； 利用预置惯性传感器实时捕捉目标对象的动态运动参数数据，以生成物理动态向量； 将所述物理动态向量输入至预置实时数据压缩电路以进行高维信号处理，生成低维电学响应信号； 将预设的待优化对抗博弈策略的历史决策特征与所述历史博弈态势特征进行关联分析，生成策略演化特征； 将所述策略演化特征和所述低维电学响应信号的时序连续性特征进行融合，生成动态对抗环境状态数据； 将所述动态对抗环境状态数据输入至预设的强化学习模型中，生成优化后的对抗博弈策略。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京新妍鹤程科技有限公司，其通讯地址为：100085 北京市海淀区安宁庄东路16号院1号楼二层118室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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