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龙图腾网获悉北京爱谱雷科技有限公司申请的专利一种基于多任务学习的手机游戏复杂场景自适应操作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：CN119868963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411952950.4，技术领域涉及：A63F13/70；该发明授权一种基于多任务学习的手机游戏复杂场景自适应操作方法是由杨小娟设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的手机游戏复杂场景自适应操作方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务学习的手机游戏复杂场景自适应操作方法，包括如下步骤：S1、对手机游戏复杂场景中的数据进行采集和预处理，生成原始多模态数据集；S2、构建多模态特征提取网络，提取特征并生成任务图；S3、对特征进行增强处理，通过特征融合生成多模态特征；S4、构建多任务学习模型，优化任务特征并生成任务优先级；S5、利用递归优化方法进行统一优化，生成全局任务优化结果；S6、结合模拟环境中的参数，通过基于Actor‑Critic架构的强化学习模型优化全局任务策略与局部场景策略。本发明结合强化学习与多任务学习，优化手机游戏复杂场景的操作策略，具有智能适应性强、任务协调高效和计算资源节省的优点。

本发明授权一种基于多任务学习的手机游戏复杂场景自适应操作方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的手机游戏复杂场景自适应操作方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对手机游戏复杂场景中的数据进行采集，提取操作记录、视觉信息和游戏规则，并对数据进行预处理，生成原始多模态数据集； S2、基于原始多模态数据集，构建多模态特征提取网络，提取视觉特征、操作行为特征和规则特征，并通过视觉特征中的空间关系、规则特征中的任务约束和操作行为特征中的操作逻辑生成任务图； S3、对视觉特征、操作行为特征和规则特征进行增强处理，采用改进的对比学习方法优化操作行为特征表达，并结合多视角融合技术和嵌入式编码方法分别优化视觉特征和规则特征，对优化后的特征进行特征融合生成多模态特征； S4、将多模态特征和任务图作为输入，构建多任务学习模型，优化任务特征，结合动态权重分配机制调整任务损失权重，生成任务优先级； S5、基于任务优先级，根据优化后的任务特征对任务图中具有依赖关系的任务，利用递归优化方法进行统一优化，生成全局任务优化结果； S6、以全局任务优化结果为输入，结合模拟环境中的光照参数、障碍参数和延迟参数，通过基于Actor-Critic架构的强化学习模型优化全局任务策略与局部场景策略。

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