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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于动态规划算法的任务终止策略生成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：CN119473779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411543049.1，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权基于动态规划算法的任务终止策略生成方法和系统是由刘心报;詹盛;郑锐;胡朝明;陆少军;程浩设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态规划算法的任务终止策略生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于动态规划算法的任务终止策略生成方法、系统、存储介质和电子设备，涉及风险控制领域。本发明中，首先定义系统的恶化状态服从于一个多阶段连续时间的马尔科夫链以及随机的任务时长；其次构建价值函数，以获取处于所有可能的执行时长的任务在每一恶化状态的期望成本；最后采用逆向归纳法结合动态规划算法，从最长任务时长的终点时间向前递推，以确定每个时间步长下的最优的任务终止决策，能够实现全局最优。本发明能够更真实地反映实际系统中任务执行时间的不确定性，以及实时监测任务执行过程中的动态变化，基于实时数据动态调整任务终止策略，进而能够灵活应对复杂多变的任务环境，最大化系统的生存率。

本发明授权基于动态规划算法的任务终止策略生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态规划算法的任务终止策略生成方法，其特征在于，包括： 定义系统的恶化状态服从于一个多阶段连续时间的马尔科夫链，以及定义随机的任务时长； 基于系统的状态转移概率以及步长内成本，构建价值函数，以获取处于所有可能的执行时长的任务在每一恶化状态的期望成本；其中，执行时长预先划分为若干个相等的时间步长； 从最长任务时长的终点时间开始，采用动态规划算法每隔相等的时间步长，逆向迭代求解所述任务在当前恶化状态的期望成本，若等于任务失败成本，选择任务中止动作，否则选择任务继续动作，并保存至任务终止策略集合，直至到达所述任务的起点时间； 定义系统的恶化状态X＝{Xt，t≥0}服从于一个多阶段连续时间的马尔科夫链Ω＝{0，1，...，i，...，I}，其中Xt表示任意时刻t的恶化状态，i表示状态索引，I表示系统故障状态； 以及状态转移速率矩阵设为Q，状态转移概率矩阵Pijτ＝PXs+τ＝j|Xs＝i通过计算柯尔莫哥洛夫后向微分方程得到，其中Pijτ表示系统经过时间段τ，从状态i转移到状态j的概率，PXs+τ＝j|Xs＝i表示从s时刻开始，系统经过时间段τ，从状态i转移到状态j的概率； 定义随机的任务时长，最短任务时长为LΔ，最长任务时长为M△，其中△表示单位时间步长，L、M分别表示最短任务、最长任务的最大执行时长包括时间步长的数量； 以及任务在LΔ+t时刻完成的概率被记作gt，gt服从于伽马分布Γα，β，表示为gt|α，β，其中α表示伽马函数的形状参数，β表示伽马函数的尺度参数； 所述状态转移概率具体包括： 1当nL时，状态转移概率与任务成功概率无关： pn，in+1，j＝PrXn+1Δ＝j|XnΔ＝i＝PijΔ     1其中，n表示时间步长的索引；pn，in+1，j表示系统从状态n，i转移到状态n+1,j的概率；PrXn+1Δ＝j|XnΔ＝i表示系统从nΔ时刻的状态i转移到n+1Δ时刻的状态j的概率；PijΔ表示系统经过Δ时刻，从状态i转移到状态j的概率； 2当nL时，若任务成功完成则状态转移不会发生，状态转移概率由任务此时未完成为条件的条件概率计算得出： 其中，x表示积分变量；Γα表示伽马函数，其公式为γα，x表示不完全伽马函数，其公式为

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