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龙图腾网获悉济南万嘉技术咨询有限公司申请的专利一种基于多目标协同的城市资源优化配置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：CN120450487B 。

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：202510591650.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于多目标协同的城市资源优化配置方法及系统是由史伟;马海明;崔振涛;巫昕伟;周峰;田云鹏;于运东;何然设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标协同的城市资源优化配置方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及资源优化配置技术领域，尤其是涉及一种基于多目标协同的城市资源优化配置方法及系统。方法，包括：对获取的城市资源相关数据进行预处理；基于预处理后的城市资源相关数据构建动态时空知识图谱；构建强化学习‑神经网络混合优化模型，将动态时空知识图谱作为模型的嵌入表示；采用量子计算与经典优化算法对模型进行多目标训练优化；基于优化后的模型生成资源配置决策。通过构建多源数据采集网络，整合时空、结构化、文本和图像等多模态异构数据，并运用时空图卷积网络、BERT模型、改进的ResNet模型等进行特征提取与融合，能够更全面、准确地获取城市资源信息。

本发明授权一种基于多目标协同的城市资源优化配置方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标协同的城市资源优化配置方法，其特征在于，包括： 获取城市资源相关数据； 对获取的城市资源相关数据进行预处理； 基于预处理后的城市资源相关数据构建动态时空知识图谱； 构建强化学习-神经网络混合优化模型，将动态时空知识图谱作为模型的嵌入表示； 采用量子计算与经典优化算法对模型进行多目标训练优化； 基于优化后的模型生成资源配置决策； 所述构建强化学习-神经网络混合优化模型，将动态时空知识图谱作为模型的嵌入表示，包括在DQN基础上引入双网络结构和竞争网络结构，其中，利用双网络结构通过分离目标网络和评估网络，减少Q值过估计问题；通过竞争网络结构将Q网络分为优势函数和价值函数，从而计算目标网络和评估网络Q值，用于高效地学习状态的价值和动作的优势； 所述构建强化学习-神经网络混合优化模型，将动态时空知识图谱作为模型的嵌入表示，还包括针对城市资源配置数据的长序列依赖和复杂语义关系，对Transformer编码器进行优化，在多头注意力机制中，引入动态权重调整策略，根据知识图谱中实体的重要性和关联强度，为不同头的注意力计算分配动态权重；最后将动态时空知识图谱的嵌入表示与其他数据特征进行深度融合，其中，采用图注意力网络GAT对知识图谱进行嵌入学习，得到节点嵌入向量，并将知识图谱嵌入向量与数据特征通过门控机制进行融合； 所述采用量子计算与经典优化算法对模型进行多目标训练优化，包括引入量子计算与经典优化算法的混合框架，利用量子计算的并行性加速搜索过程；采用量子遗传算法对模型参数进行全局搜索，将量子比特编码用于表示模型参数，量子个体的状态用概率幅表示；结合动态时空知识图谱，实时感知城市资源的时空变化；并针对城市资源配置中的多目标，引入动态权重调整策略，通过调整模型参数使配置方案始终接近最优帕累托前沿，实现多目标的动态平衡优化。

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