买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种多业务流程的协同优化方法、系统、装置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：CN119378724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411283474.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种多业务流程的协同优化方法、系统、装置及介质是由李致富;李明宗;郑子扬设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多业务流程的协同优化方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种多业务流程的协同优化方法、系统、装置及介质，包括：获取若干个业务流程的第一状态并赋值给当前状态，利用深度强化学习算法处理当前状态，得到第一动作，一个第一动作表示一个业务流程，利用飞蛾扑火算法分别优化每一个第一动作，得到每一个第一动作的第二动作和第二动作的适应度；利用深度强化学习算法处理第二动作，得到下一状态和第一奖励，根据当前状态、第一奖励、适应度和下一状态更新深度强化学习算法的参数，以下一状态为当前状态，返回执行利用深度强化学习算法处理当前状态的第一动作，直到满足预设条件，输出满足预设条件的下一状态为多业务流程的优化方案。本发明可以实现多个业务流程的全局最优，可应用于多流程调度技术领域。

本发明授权一种多业务流程的协同优化方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种多业务流程的协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取若干个业务流程的第一状态，将所述第一状态赋值给当前状态，利用深度强化学习算法的智能体处理所述当前状态，得到第一动作集；其中，一个第一动作表示一个业务流程；所述深度强化学习算法的智能体是通过注意力机制改进后得到的； 利用飞蛾扑火算法分别优化每一个所述第一动作，得到每一个所述第一动作对应的第二动作和所述第二动作的适应度； 将所述第二动作应用到所述深度强化学习算法的环境中，得到下一状态和第一奖励；根据所述当前状态、所述第一奖励、所述第二动作的适应度和所述下一状态更新所述深度强化学习算法的参数； 以所述下一状态作为当前状态，返回执行利用深度强化学习算法的智能体处理所述当前状态，得到第一动作集，直到满足预设条件，输出满足预设条件的所述当前状态作为多业务流程的优化方案； 所述利用飞蛾扑火算法分别优化每一个所述第一动作，得到每一个所述第一动作对应的第二动作和所述第二动作的适应度，具体包括： 利用混沌映射和反向学习处理所述第一动作，生成初始飞蛾种群，并根据所述初始飞蛾种群得到第一代火焰； 根据布朗运动机制、精英策略、所述初始飞蛾种群和所述第一代火焰进行迭代，得到所述第二动作和所述第二动作的适应度； 所述利用混沌映射和反向学习处理所述第一动作，生成初始飞蛾种群，并根据所述初始飞蛾种群得到第一代火焰，具体包括： 利用所述混沌映射对所述第一动作进行映射操作，得到映射后的飞蛾种群； 利用所述反向学习对所述映射后的飞蛾种群进行随机操作，得到所述初始飞蛾种群； 计算所述初始飞蛾种群的适应度，根据所述初始飞蛾种群的适应度筛选所述初始飞蛾种群，得到所述第一代火焰； 所述根据布朗运动机制、精英策略、所述初始飞蛾种群和所述第一代火焰进行迭代，得到所述第二动作和所述第二动作的适应度，具体包括： 将初始飞蛾种群赋值给当代飞蛾种群，第一代火焰作赋值给当代火焰； 利用所述布朗运动机制更新所述当代飞蛾种群，得到下一代飞蛾种群； 计算所述下一代飞蛾种群的适应度，根据所述下一代飞蛾种群的适应度对所述下一代飞蛾种群进行排序，得到排序后的下一代飞蛾种群，利用所述精英策略对排序后的下一代飞蛾种群进行筛选，得到下一代火焰； 确定所述下一代火焰是否满足截止条件，若所述下一代火焰不满足截止条件，以所述下一代飞蛾种群作为当代飞蛾种群，所述下一代火焰作为当代火焰，返回执行利用所述布朗运动机制更新所述当代飞蛾种群，得到下一代飞蛾种群，直到得到的所述下一代火焰满足截止条件，输出满足截止条件的所述下一代火焰作为所述第二动作，所述下一代飞蛾种群的适应度作为所述第二动作的适应度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市大学城外环西路230号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。