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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利融合强化学习和协作学习证明共识的分布式缓存方法和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：CN119201996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411228645.0，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权融合强化学习和协作学习证明共识的分布式缓存方法和系统是由时龙;林肖文;陈进宇;王喆;梅镇;刘宇泽;周迅设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合强化学习和协作学习证明共识的分布式缓存方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于分布式缓存领域，公开了一种融合强化学习和协作学习证明共识的分布式缓存方法和系统，所述方法包括用户节点通过应用程序接口向预言机节点发起请求；预言机节点广播准备消息；预言机节点训练基于强化学习网络的间接缓存命中模型；预言机节点广播训练完成后的所述模型；预言机节点验证训练完成后的所述模型；预言机节点缓存所需内容后响应用户请求，所述缓存所需内容包括基于本地缓存池的直接缓存命中和基于强化学习网络的间接缓存命中；本发明改进了集中式训练分布式执行范式，保证了训练的有效性，从而实现了良好的多智能体合作性能。本发明提出的分布式缓存框架适用于多种Web3.0场景，提升分布式缓存框架的安全性与可靠性。

本发明授权融合强化学习和协作学习证明共识的分布式缓存方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合强化学习和协作学习证明共识的分布式缓存方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、用户节点通过应用程序接口向预言机节点发起请求；步骤2、预言机节点广播准备消息；所述准备消息至少包括预设时间段的价值函数和即时奖励；步骤3、预言机节点训练基于强化学习网络的间接缓存命中模型；所述训练基于强化学习网络的间接缓存命中模型包括集中式训练和分布式执行，所述集中式训练采用去中心化的预言机节点实现，所述分布式执行采用所有预言机节点实现，所述去中心化的预言机节点通过共识机制确定，所述去中心化的预言机节点使得所有预言机节点在本次预设时间段共识的奖励相似性之和最小；所述预言机节点在本次预设时间段共识的奖励相似性为所述预言机节点通过协作学习证明计算得到的在预设时间段的工作量证明；其中，预言机节点对价值函数经过测试集得到测试奖励，将预言机节点的即时奖励和测试奖励作为预言机节点的自身奖励，并通过预言机节点的自身奖励确定出预言机节点在本次预设时间段共识的奖励相似性；步骤4、预言机节点广播训练完成后的基于强化学习网络的间接缓存命中模型；步骤5、预言机节点验证训练完成后的基于强化学习网络的间接缓存命中模型；步骤6、预言机节点缓存所需内容后响应用户请求，所述缓存所需内容包括基于本地缓存池的直接缓存命中和基于强化学习网络的间接缓存命中。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学，其通讯地址为：210014 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。