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龍圖騰網恭喜南京理工大學申請的專利融合強化學習和協作學習證明共識的分布式緩存方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119201996B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411228645.0，技術領域涉及：G06F16/2455；該發明授權融合強化學習和協作學習證明共識的分布式緩存方法和系統是由時龍;林肖文;陳進宇;王喆;梅鎮;劉宇澤;周迅設計研發完成，并于2024-09-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合強化學習和協作學習證明共識的分布式緩存方法和系統在說明書摘要公布了：本發明屬于分布式緩存領域，公開了一種融合強化學習和協作學習證明共識的分布式緩存方法和系統，所述方法包括用戶節點通過應用程序接口向預言機節點發起請求；預言機節點廣播準備消息；預言機節點訓練基于強化學習網絡的間接緩存命中模型；預言機節點廣播訓練完成后的所述模型；預言機節點驗證訓練完成后的所述模型；預言機節點緩存所需內容后響應用戶請求，所述緩存所需內容包括基于本地緩存池的直接緩存命中和基于強化學習網絡的間接緩存命中；本發明改進了集中式訓練分布式執行范式，保證了訓練的有效性，從而實現了良好的多智能體合作性能。本發明提出的分布式緩存框架適用于多種Web3.0場景，提升分布式緩存框架的安全性與可靠性。

本發明授權融合強化學習和協作學習證明共識的分布式緩存方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種融合強化學習和協作學習證明共識的分布式緩存方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、用戶節點通過應用程序接口向預言機節點發起請求；步驟2、預言機節點廣播準備消息；所述準備消息至少包括預設時間段的價值函數和即時獎勵；步驟3、預言機節點訓練基于強化學習網絡的間接緩存命中模型；所述訓練基于強化學習網絡的間接緩存命中模型包括集中式訓練和分布式執行，所述集中式訓練采用去中心化的預言機節點實現，所述分布式執行采用所有預言機節點實現，所述去中心化的預言機節點通過共識機制確定，所述去中心化的預言機節點使得所有預言機節點在本次預設時間段共識的獎勵相似性之和最小；所述預言機節點在本次預設時間段共識的獎勵相似性為所述預言機節點通過協作學習證明計算得到的在預設時間段的工作量證明；其中，預言機節點對價值函數經過測試集得到測試獎勵，將預言機節點的即時獎勵和測試獎勵作為預言機節點的自身獎勵，并通過預言機節點的自身獎勵確定出預言機節點在本次預設時間段共識的獎勵相似性；步驟4、預言機節點廣播訓練完成后的基于強化學習網絡的間接緩存命中模型；步驟5、預言機節點驗證訓練完成后的基于強化學習網絡的間接緩存命中模型；步驟6、預言機節點緩存所需內容后響應用戶請求，所述緩存所需內容包括基于本地緩存池的直接緩存命中和基于強化學習網絡的間接緩存命中。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京理工大學，其通訊地址為：210014 江蘇省南京市玄武區孝陵衛街道孝陵衛街200號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。