根据理工学院黄川教授团队申请，拟将两项专利以转让方式进行转化。由科技成果转化中心按规定委托第三方机构进行评估，并组织与受让方谈判后，现将拟转让的两项专利公示如下：

拟转让专利一

    专利名称：一种基于深度强化学习的组播调度方法

    专利申请号：202110761307.3

    专利发明人：黄川、崔曙光、李然

    专利简介：本发明公开了一种基于深度强化学习的组播调度方法，所述方法包括以下步骤：S1.构建组播网络模型并确定组播调度的目标问题；设一个小区中，用户随机请求提前缓存在基站里的N种内容，基站采用M个可用信道施行这N个内容的组播传输；考虑时隙化的模型，组播传输的开始和结束都发生在时隙的初始或结尾，而不会发生在时隙中间；S2.构建组播网络的离线学习模型；S3.进行离线训练得到成熟的模型；S4.对训练得到的模型进行在线应用，实现组播调度。本发明提供的组播调度方法，适用于带有时变约束条件和高维离散行动空间的马尔科夫决策过程，有效实现了异步组播通信下的组播调度。

    转化方式：转让

    定价方式：参考第三方评估价格，并通过协议定价

    转化价格：5万元

拟转让专利二

    专利名称：一种基于元强化学习的全网多业务联合优化方法

    专利申请号：202311252903.4

    专利发明人：黄川、崔曙光、李然、符浩

    专利简介：本发明公开了一种基于元强化学习的全网多业务联合优化方法，包括以下步骤：S1.搭建包含无线接入网、传输网和核心网三层网络结构的5G通信平台，并确定联合优化的目标函数；S2.构建面向多业务的路由缓存模块；S3.构建元强化学习模型，包含个Actor网络，一个Critic网络和一个任务经验集缓存模块；S4.基于元强化学习模型训练确定路由缓存模块参数；S5.进行5G全网的多业务联合优化。本发明通过控制通信全网在各层网管处的路由缓存方法，实现对多业务的全网联合优化。

    转化方式：转让

    定价方式：参考第三方评估价格，并通过协议定价

    转化价格：5万元

    公示期自2024年7月26日至2024年8月9日，共15日。如有异议，请在公示期内向科技成果转化中心书面提交异议及有关证明材料（电话：0755-23516333，邮箱：ttc@cuhk.edu.cn），逾期不予受理。

科技成果转化中心

2024年7月26日