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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利用于模拟复杂的强化学习环境的系统和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：CN110175678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：201910354811.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权用于模拟复杂的强化学习环境的系统和方法是由T.W.E.莱;S.S.纳韦卡;C.E.保蒂利尔设计研发完成，并于2019-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于模拟复杂的强化学习环境的系统和方法在说明书摘要公布了：公开了一种用于模拟向多个实体分配资源的计算系统。所述计算系统可以被配置为将描述模拟实体的偏好和或需求的实体简档输入到强化学习代理模型中，并且接收作为强化学习代理模型的输出的分配输出，所述分配输出描述用于所述模拟实体的资源分配。所述计算系统可以基于所述分配输出描述的资源分配来选择一个或多个资源，并提供资源给实体模型，所述实体模型被配置为模拟描述模拟实体的响应的模拟响应输出。所述计算系统可以接收作为实体模型的输出的模拟响应输出，并基于所述模拟响应输出更新描述至少一个资源的资源简档和或实体简档。

本发明授权用于模拟复杂的强化学习环境的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于模拟向多个实体分配资源的计算系统，所述计算系统包括： 一个或多个处理器； 强化学习代理模型，被配置为接收描述模拟实体的偏好或要求中的至少一个的实体简档，并且响应于接收到所述实体简档，输出描述对所述多个实体的所述模拟实体的资源分配的分配输出； 实体模型，被配置为接收描述至少一个资源的数据，并且响应于接收描述所述至少一个资源的数据，模拟描述所述模拟实体对描述所述至少一个资源的数据的响应的模拟响应输出； 一个或多个共同存储指令的非暂时性计算机可读介质，当由一个或多个处理器运行时，所述指令使所述计算系统执行操作，所述操作包括： 将所述实体简档输入到所述强化学习代理模型； 接收作为所述强化学习代理模型的输出的分配输出，所述分配输出描述了对所述模拟实体的资源分配； 基于由所述分配输出描述的资源分配，选择要提供给所述实体模型的所述至少一个资源； 向所述实体模型提供所述至少一个资源； 接收作为所述实体模型的输出的模拟响应输出，所述模拟响应输出描述所述模拟实体对所述至少一个资源的响应；以及 基于所述模拟响应输出更新实体简档，其中，实体简档的预算特征基于所述至少一个资源对所述模拟实体的效用来更新， 其中，所述至少一个资源包括至少一个文档，所述文档包括文本、音频或图形内容中的至少一个。

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