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龙图腾网获悉中国人民解放军31592部队申请的专利一种动态决策与优化方法、系统、装置、电子设备及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：CN120317472B 。

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：202510804051.8，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种动态决策与优化方法、系统、装置、电子设备及介质是由武文斌;李伟;丁炳辰;乔家骐;高栋;杨阳;王庆贺;郭璁杰设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态决策与优化方法、系统、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种动态决策与优化方法、系统、装置、电子设备及介质，涉及数据处理技术领域，技术方案包括：获取时序数据，其中包括：在连续多个时刻下标绘对象的位置数据、状态数据和所处环境数据。然后依据时序数据对标绘对象进行风险检测，获得风险检测结果。当风险检测结果表示第一风险等级，基于时序数据，通过第一强化学习模型确定对标绘对象或标绘对象所处环境的第一调整策略。当风险检测结果表示第二风险等级，基于时序数据，通过第二强化学习模型确定对标绘对象或标绘对象所处环境的第二调整策略，其中，第一风险等级低于第二风险等级，第一强化学习模型与第二强化学习模型的模型参数不同。提高了风险检测后获得调整策略的效率。

本发明授权一种动态决策与优化方法、系统、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种动态决策与优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取时序数据，所述时序数据包括：在连续多个时刻下，标绘对象的位置数据、状态数据和所处环境数据，所述状态数据包括：运行状态以及能源消耗数据，所述标绘对象包括运输车，所处环境数据包括：所述运输车规划行驶路线包括的各路段能否通行以及拥堵情况； 依据所述时序数据对所述标绘对象进行风险检测，获得风险检测结果，所述风险检测结果用于表示所述标绘对象所处环境发生异常的概率，和或所述标绘对象在当前环境中执行当前策略出现异常的概率，所述风险检测结果为预设取值范围内的一个数值，且所述预设取值范围包括多个子范围，每个子范围对应一个风险等级； 当所述风险检测结果表示第一风险等级时，基于所述时序数据，通过第一强化学习模型确定对所述标绘对象或所述标绘对象所处环境的第一调整策略，所述第一调整策略包括所述运输车更新后的规划行驶路线； 当所述风险检测结果表示第二风险等级时，基于所述时序数据，通过第二强化学习模型确定对所述标绘对象或所述标绘对象所处环境的第二调整策略，其中，所述第二调整策略包括所述运输车更新后的规划行驶路线，所述第一风险等级低于所述第二风险等级，所述第一强化学习模型的模型参数与所述第二强化学习模型的模型参数不同，所述第一强化学习模型的学习率低于所述第二强化学习模型的学习率，所述第一强化学习模型的折扣因子高于所述第二强化学习模型的折扣因子，所述第一强化学习模型的探索率低于所述第二强化学习模型的探索率； 在所述获取时序数据之后，还包括： 针对连续多个时刻下的位置数据，基于预设的曲线插值算法，确定位置数据之间的插值点，其中，插值点数量依据预设控制精度确定； 基于所述时序数据包括的位置数据以及位置数据之间的插值点，生成所述标绘对象的曲线移动轨迹； 所述依据所述时序数据对所述标绘对象进行风险检测，获得风险检测结果，包括： 获取利用长短期记忆网络基于所述时序数据，确定的所述标绘对象的短期风险； 获取利用蒙特卡洛模拟方法基于所述时序数据，确定的所述标绘对象的中期风险； 获取利用贝叶斯算法基于所述时序数据，确定的所述标绘对象的长期风险； 基于所述短期风险、所述中期风险和所述长期风险中的至少一种风险，获得所述风险检测结果。

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