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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于强化学习的数据预取方法及相关设备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：CN119938555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510429962.7，技术领域涉及：G06F12/0862；该发明授权一种基于强化学习的数据预取方法及相关设备是由周建平;曹清越设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的数据预取方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及数据预取技术领域，提供了一种基于强化学习的数据预取方法及相关设备。该方法包括：获取目标计算机在多个时刻的内存访问页号；基于所有内存访问页号计算多个预取跨步；根据所有内存访问页号和所有预取跨步，利用强化学习模型确定内存预取动作，并计算内存预取动作对应的奖励函数值；根据内存预取动作和奖励函数值对强化学习模型进行训练，得到最终强化学习模型；利用最终强化学习模型获取目标计算机在当前时刻的最终内存预取动作，并根据最终内存预取动作对目标计算机进行数据预取。本申请的方法能够提高数据预取的准确性和及时性。

本发明授权一种基于强化学习的数据预取方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的数据预取方法，其特征在于，包括： 获取目标计算机在多个时刻的内存访问页号；所述内存访问页号为所述目标计算机被访问的内存地址的编号； 基于所有内存访问页号计算多个预取跨步；所述预取跨步用于描述对应的两个相邻时刻的内存访问页号之间的差值； 根据所有内存访问页号和所有预取跨步，利用强化学习模型确定内存预取动作，并计算所述内存预取动作对应的奖励函数值；所述内存预取动作包括目标预取跨步和预取度，所述预取度用于描述根据目标预取跨步进行数据预取的次数； 根据所述内存预取动作和所述奖励函数值对所述强化学习模型进行训练，得到最终强化学习模型； 利用所述最终强化学习模型获取所述目标计算机在当前时刻的最终内存预取动作，并根据所述最终内存预取动作对所述目标计算机进行数据预取； 其中，所述计算所述内存预取动作对应的奖励函数值，包括： 通过公式： 计算奖励函数值： 其中，表示所述内存预取动作对内存访问操作的影响，表示置信度的决策值： ； ； 其中，表示延迟一致性奖励的权重因子，表示考虑延迟的最大时间步数，k表示未来时间步的索引，Tt+k表示执行内存预取动作后，未来k个时间步的内存访问发生时间，Tt表示当前内存访问发生的时间，表示置信度奖励权重，表示目前环境状态，表示内存预取动作，表示信息熵，表示最大可能的信息熵，表示时间缩放因子，表示当前强化学习环境中的时间点，表示所述内存预取动作的Q值熵： ； ； ； 其中，表示归一化概率，和均为动作集合的子集，表示熵温度控制因子。

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