基于多智体强化学习的VR视频自适应码率控制方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提供基于多智体强化学习的VR视频自适应码率控制方法，涉及VR技术领域，包括获取历史视频块传输数据预测带宽并评估网络稳定性，基于多层感知机结构的Actor网络输出码率选择概率分布，对视频块计算结构相似度和重缓冲指标构建综合奖励函数，利用多智能体联合状态向量获取局部观测信息并通过注意力权重整合群体信息，采用策略梯度方法和Adam优化器更新网络参数实现码率优化。本发明能够有效提升VR视频传输质量，降低重缓冲概率，保证用户观看体验的连续性和流畅性，同时降低码率切换频率，提高系统稳定性。

《基于多智体强化学习的VR视频自适应码率控制方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 202510451910X，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为黄亮;李玉琪;池凯凯;张书彬，申请日期为2025-04-11，公开（公告）日期为2025-07-11，国际专利分类号（IPC）为 H04N 13/194 (2018.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供基于多智体强化学习的VR视频自适应码率控制方法，涉及VR技术领域，包括获取历史视频块传输数据预测带宽并评估网络稳定性，基于多层感知机结构的Actor网络输出码率选择概率分布，对视频块计算结构相似度和重缓冲指标构建综合奖励函数，利用多智能体联合状态向量获取局部观测信息并通过注意力权重整合群体信息，采用策略梯度方法和Adam优化器更新网络参数实现码率优化。本发明能够有效提升VR视频传输质量，降低重缓冲概率，保证用户观看体验的连续性和流畅性，同时降低码率切换频率，提高系统稳定性。

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