基于强化学习与潜在扩散模型的数据更新优化方法及系统

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基于强化学习与潜在扩散模型的数据更新优化方法及系统
申请号:CN202511047667
申请日期:2025-07-29
公开号:CN120897203A
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明涉及物联网数据处理技术领域,且公开了基于强化学习与潜在扩散模型的数据更新优化方法及系统,针对资源受限物联网中信息时效性优化及动态相关性建模问题,提出基于VoCAI的SR‑PPO算法与LDM‑PPO联合学习框架。通过拉格朗日松弛与Lyapunov稳定性理论处理带宽、功率约束,利用LDM动态建模传感器间时变相关性,设计等效调度机制提升资源利用效率,实验表明,在强相关环境下,LDM‑PPO较传统算法平均奖励提升4.87倍,有效解决了多源传感器在资源受限下的高效调度问题,适用于工业监测、智能交通等场景。
技术关键词
数据更新 系统上下文 物联网数据处理技术 上下文感知信息 算法 联合优化调度 资源约束条件 拉格朗日 策略 动态 物联网系统 功率 梯度方法 时效性 多传感器 接收系统 智能交通 受限 网络拓扑