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龙图腾网获悉小哆智能科技(北京)有限公司申请的专利一种基于MCTS的成本约束检索优化方法及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：CN121597719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610122263.2，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种基于MCTS的成本约束检索优化方法及系统是由魏晨浩;袁海杰设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MCTS的成本约束检索优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于MCTS的成本约束检索优化方法及系统，涉及信息检索技术领域，本申请通过接收用户查询后，首先根据查询选择提示模板与个性化参数以增强请求，并接收总预算约束。随后进行并行预处理与迭代规划，计算最大迭代次数并分配计算资源。接着，执行成本约束的MCTS检索，通过多次迭代构建搜索树，在每次迭代中依据节点价值和成本完成树结构的选择与扩展。达到最大迭代次数后，得出初步结果集，并基于个性化参数对其进行重排序，输出最终检索列表。最后，根据用户交互反馈，自适应优化提示模板与参数的选择，能够通过智能检索、成本约束和反馈优化，提升信息检索的准确性和个性化效率。

本发明授权一种基于MCTS的成本约束检索优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MCTS的成本约束检索优化方法，其特征在于，包括： 接收用户查询请求，根据所述查询请求选择提示模板与个性化配置参数，根据所述提示模板对所述查询请求进行增强，并接收总预算约束； 基于增强后的查询请求和总预算约束，进行并行预处理与迭代规划，计算最大迭代次数并分配并行计算资源； 执行集成成本约束的MCTS检索过程，通过多次迭代构建搜索树结构，并在每次迭代中依据节点价值评估和成本约束完成所述搜索树结构的选择与扩展； 在达到所述最大迭代次数后，确定初步结果集合，并基于所述个性化配置参数对所述初步结果集合进行重排序，输出最终的检索结果列表； 根据用户对所述检索结果列表的交互反馈，自适应优化所述提示模板与个性化配置参数的选择； 所述执行集成成本约束的MCTS检索过程，通过多次迭代构建搜索树结构，并在每次迭代中依据节点价值评估和成本约束完成所述搜索树结构的选择与扩展，包括： 执行集成成本约束的MCTS检索过程，初始化搜索树，所述搜索树中根节点表示初始状态，所述搜索树中的每个节点对应一个块组合； 在每次迭代中，从根节点开始，基于对子节点的价值评估结果，递归地选择最优子节点直至叶节点，包括： 在每次迭代中，从根节点开始，基于效用函数对各子节点进行价值评估，生成各子节点对应的效用值； 选择所述效用值最高的子节点作为最优子节点进行递归选择，直至到达叶节点，所述效用函数综合了节点的价值估计、探索激励及由成本权重和剩余预算构成的成本惩罚项，所述价值估计是经由重排序器参数调整后的初始价值估计； 当到达叶节点时，计算当前路径的预估成本，若预估成本未超过所述总预算约束，则扩展所述叶节点，生成一个或多个可行子节点，若预估成本已超过所述总预算约束，则终止当前路径的扩展； 对新扩展的节点，执行随机模拟以得到奖励估计值，并基于模拟路径中各信息块的标记数量确定对应模拟路径的最终成本； 将模拟得到的所述奖励估计值及最终成本沿搜索路径反向传播，更新路径上各节点的统计信息，所述统计信息包括访问次数、累积奖励和累积成本。

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