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龙图腾网恭喜北京奥星贝斯科技有限公司申请的专利基于强化学习的存储架构优化方法、设备、介质及产品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：CN119377448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411975070.9，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权基于强化学习的存储架构优化方法、设备、介质及产品是由徐泉清设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的存储架构优化方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本说明书一个或多个实施例提供一种基于强化学习的存储架构优化方法、设备、介质及产品。该方法包括：根据待优化的存储架构确定强化学习中的环境，以及，根据用于优化存储架构的策略模型确定强化学习中的智能体；其中，存储架构包括N张表，N张表中的不同表用于存储不同模态数据，N＞1；通过运行策略模型确定强化学习中的动作，动作包括对不同表进行连接操作以及不进行连接操作，基于存储架构包括的所有表的唯一标识确定强化学习中的状态，基于存储架构向用户提供查询服务的查询时长确定强化学习中的奖励，并以最大化强化学习中的奖励为优化目标，对策略模型进行强化学习训练，以利用策略模型优化存储架构。

本发明授权基于强化学习的存储架构优化方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的存储架构优化方法，包括：根据待优化的存储架构确定所述强化学习中的环境，以及，根据用于优化所述存储架构的策略模型确定所述强化学习中的智能体；其中，所述存储架构包括N张表，所述N张表中的不同表用于存储不同模态数据，N＞1；通过运行所述策略模型确定所述强化学习中的动作，所述动作包括对不同表进行连接操作以及不进行连接操作，基于所述存储架构包括的所有表的唯一标识确定所述强化学习中的状态，基于所述存储架构向用户提供查询服务的查询时长确定所述强化学习中的奖励，并以最大化所述强化学习中的奖励为优化目标，对所述策略模型进行强化学习训练，以利用所述策略模型优化所述存储架构；其中，在所述强化学习训练的每轮迭代过程中，若所述智能体输出的动作为对不同表进行连接操作，则对所述动作指示的两张表进行连接操作得到新表，基于所述新表和所述存储架构包括的所有表，确定本轮迭代过程中的更新后的所述存储架构；若所述智能体输出的动作为不进行连接操作，则将上一迭代过程中得到的所述存储架构确定为本轮迭代过程中的更新后的所述存储架构。

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