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龍圖騰網(wǎng)獲悉華南理工大學(xué)申請的專利一種基于深度強化學(xué)習(xí)的車輛群智感知用戶招募方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116321057B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310173230.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W4/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度強化學(xué)習(xí)的車輛群智感知用戶招募方法是由胡斌杰;吳敏設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-02-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于深度強化學(xué)習(xí)的車輛群智感知用戶招募方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度強化學(xué)習(xí)的車輛群智感知用戶招募方法，具體步驟如下：構(gòu)建高速公路下的車聯(lián)網(wǎng)場景，所構(gòu)建的場景包括一條高速公路、若干車輛、通信基站、云中心服務(wù)器和任務(wù)發(fā)布者；建立車輛與基站的通信的信道模型、車輛的成本和聲譽等模型以及云中心服務(wù)器的效用模型；以最大化任務(wù)覆蓋率為目標，建立最優(yōu)化問題；設(shè)計DDPG的輸入轉(zhuǎn)態(tài)、獎勵函數(shù)和輸出動作；以車輛的信息為輸入狀態(tài)，得到各種狀態(tài)下的輸出動作，并根據(jù)獎勵函數(shù)訓(xùn)練和更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明考慮車輛與基站的通信、車輛的聲譽和成本和任務(wù)的預(yù)算，具有實際場景的實用性，并有較高的任務(wù)覆蓋率；定義DDPG的輸入狀態(tài)信息，并設(shè)計有效的獎勵函數(shù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度強化學(xué)習(xí)的車輛群智感知用戶招募方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學(xué)習(xí)的車輛群智感知用戶招募方法，其特征在于，所述的用戶招募方法包括以下步驟： S1、構(gòu)建高速公路下的車聯(lián)網(wǎng)場景，所構(gòu)建的場景包括高速公路、若干車輛、通信基站、云中心服務(wù)器和任務(wù)發(fā)布者； S2、建立車輛與基站的通信的信道模型，考慮車輛與基站的位置、天線的增益以及噪聲因素；建立車輛的成本和聲譽模型以及云中心服務(wù)器的效用模型； S3、以最大化任務(wù)覆蓋率為目標，結(jié)合約束條件，建立最優(yōu)化問題模型； S4、根據(jù)最優(yōu)化問題模型，結(jié)合云中心的服務(wù)器效用，構(gòu)建DDPG網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，DDPG網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括DDPG網(wǎng)絡(luò)的輸入轉(zhuǎn)態(tài)、DDPG獎勵函數(shù)和DDPG輸出動作； S5、根據(jù)步驟4的DDPG網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以車輛的信息為輸入狀態(tài)，得到各種狀態(tài)下的輸出動作，并根據(jù)獎勵函數(shù)訓(xùn)練和更新DDPG網(wǎng)絡(luò)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華南理工大學(xué)，其通訊地址為：510640 廣東省廣州市天河區(qū)五山路381號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。