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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利考虑不确定状态的序列化决策智能体实现系统及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：CN115983321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211720445.8，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权考虑不确定状态的序列化决策智能体实现系统及方法是由郑臻哲;郭萌涵;吴帆;陈贵海设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑不确定状态的序列化决策智能体实现系统及方法在说明书摘要公布了：一种考虑不确定状态的序列化决策智能体实现系统及方法，包括：前后验信息结合处理模块、输入为分布的决策智能体模块，其中前后验信息结合处理模块根据先验的预估信息和后验的真实反馈信息，进行两种信息的综合利用处理，得到转化量和单位转化成本参数的分布；输入为分布的决策智能体模块根据单位转化成本参数的分布信息，从其中进行采样获得对应的离散分布，并将分布输入并联的动作状态神经网络中，就得到参考不确定状态下的最优决策。本发明在进行序列化决策时利用特征分布与强化学习方法，通过构建智能体，以较低的复杂度成本，显著的提高智能体序列化决策时的优化效果。

本发明授权考虑不确定状态的序列化决策智能体实现系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑不确定状态的序列化决策智能体实现系统，其特征在于，包括：前后验信息结合处理模块、输入为分布的决策智能体模块，其中前后验信息结合处理模块根据先验的预估信息和后验的真实反馈信息，进行两种信息的综合利用处理，得到转化量和单位转化成本参数的分布；输入为分布的决策智能体模块根据单位转化成本参数的分布信息，从其中进行采样获得对应的离散分布，并将分布输入并联的动作状态神经网络中，就得到参考不确定状态下的最优决策； 所述的最优决策，通过以下方式得到：结合前链路传递的先验转化信息、智能体真实观测的后验转化信息和即时反馈信息，利用转化延迟分布模型得到当前智能体竞得流量的单位转化成本的分布；对序列化决策问题进行形式化建模，并利用强化学习方式获得确定状态下的解；考虑当前状态的不确定性，参考当前状态的离散分布，利用不确定状态理论，结合强化学习模型中的动作状态函数深度神经网络，构建序列化决策智能体用于协助独立流量运营者在平台开展的流量分配环境中进行资源分配决策； 所述的前链路传递的先验转化信息是指：互联网工业领域中，在智能体决策之前，平台会提供给其某一条流量的预估转化率以供参考； 所述的真实观测的后验转化信息是指：在智能体竞得一条流量后，在某一时刻观测该流量转化结果，若观测到流量转化，称为正后验信息；尚未观测到该流量转化，称为负后验信息； 所述的即时反馈信息是指：智能体的实时花费，决策周期剩余的时间信息，这些信息具有即时反馈性和确定性。

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