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龙图腾网获悉北京华如科技股份有限公司申请的专利一种仿真实体任务模型的构建方法及装置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：CN120724705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511044081.X，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种仿真实体任务模型的构建方法及装置是由李贵扬;刘雷;罗爱周;刘聪尧;叶莹莹;虞泳设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仿真实体任务模型的构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种仿真实体任务模型的构建方法及装置，该方法包括获取需要执行任务的n个实体对象，n为正整数；对所述n个实体对象进行处理，得到仿真实体任务模型；获取实体的任务行动计划；利用所述仿真实体任务模型，对所述实体的任务行动计划进行处理，得到任务行动计划执行结果。本发明将仿真实体任务模型外置独立构建实体的任务模型，并提供相应的任务能力操作工具，能够依据不同的仿真需求设置实体的行为序列，达到灵活设置任务能力模型的目的。

本发明授权一种仿真实体任务模型的构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种仿真实体任务模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取需要执行任务的n个实体对象，n为正整数； S2，对所述n个实体对象进行处理，得到仿真实体任务模型，包括： S21，对所述n个实体对象进行处理，得到n个单一实体对象任务模型，包括： S211，对所述n个实体对象进行处理，得到n个实体对象的任务类型； S212，利用预设的任务管理器，对所述n个实体对象的任务类型进行处理，得到n个实体对象的任务队列； 所述n个实体对象的任务队列表达式为： 其中，QNum为单个仿真想定中所有实体任务队列总数，n为想定中实体总数，m为第i个实体的任务类型数，Tij为第i个实体的第j个任务类型； S213，对所述n个实体对象的任务队列进行处理，得到n个单一实体对象任务模型，包括： S2131，利用任务管理器，对n个实体对象的任务类型进行任务编排，得到任务规划信息； S2132，对所述任务规划信息进行任务执行监控，得到执行状态信息； S2133，对所述执行状态信息进行任务调整，得到n个单一实体对象任务模型； S22，对所述n个单一实体对象任务模型进行处理，得到仿真实体任务模型； S3，获取实体的任务行动计划； S4，利用所述仿真实体任务模型，对所述实体的任务行动计划进行处理，得到任务行动计划执行结果； S5，对所述任务行动计划执行结果进行评价，得到任务行动计划评价结果，包括： 对所述任务行动计划执行结果进行分析，得到任务行动计划对象集合A＝{A1,A2,…,An}和B＝{B1,B2,…,Bm}，两类对象集合分别代表己方和对方，n为己方对象数量，m为对方对象数量，对每一个对象都设置指标集X＝{X1,X2,…,Xd}，d为指标的数量，建立原始数据矩阵R＝rijl·d，其中，rij表示第i个对象的第j个指标的数据大小，l＝n+m； 对于每个指标Xi＝{r′ij},i＝1,2,…,d,j＝1,2,…,l都有： E＝XWe+be 其中，We,be分别为Transformer的自注意力机制线性嵌入层的权重参数和偏置参数，是由训练学习得到； 加入可学习的位置编码，用以区分每个对象的位置Z： Z＝E+P 其中P＝{pi}为对象的位置编码，pi＝Wexi+be,xi为对象i的实际位置； 计算第一矩阵Q： Q＝ZWQ 第二矩阵K： K＝ZWK 第三矩阵V： V＝ZWV 其中，Q用来确定当前对象的信息需求，K用来对所有对象的关键描述进行判断，V用来将自身的信息传递给前对象，以此来判断局势的可能变化，其中WQ,WK,WV都是通过学习得到的训练矩阵； 进入注意力机制，计算注意力分数A： 式中，softmax为softmax函数，T为转置，dk为常数，是缩放因子，作用是为了避免梯度消失，防止点积数值过大； 计算注意力加权结果O： O＝AttentionQ,K,V 其中Attention表示注意力机制； 输入Transformer编码器TramsformerEncoder： H＝TramsformerEncoderO 得到H，H的每一行hi都融入了对象i对周围环境的敏感信息； 进行任务行动计划执行评分： 其中，Wo,bo分别为Transformer全连接层的权重参数和偏置参数，都是由训练学习得来的，得到对象i的任务行动计划执行评分si，即为任务行动计划执行结果。

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