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龙图腾网获悉深圳市大数据研究院申请的专利基于龙贝格外推的黑盒优化梯度估计方法、装置及介质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：CN121351642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511913572.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于龙贝格外推的黑盒优化梯度估计方法、装置及介质是由董洪成;赵立成;蒲文强;尹峰;刘亚锋设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于龙贝格外推的黑盒优化梯度估计方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于龙贝格外推的黑盒优化梯度估计方法、装置及介质，其方法：获取待优化的目标函数以及目标函数对应的梯度求解基准点；配置梯度计算相关参数，基于梯度计算相关参数生成多尺度步长集合与单位正交扰动向量集合；基于梯度求解基准点、多尺度步长集合与单位正交扰动向量集合，确定目标函数在不同步长下的扰动位置，并将各扰动位置对应的响应数据转化为数值微分数据；基于预设融合权重，对不同尺度步长对应的数值微分数据进行加权融合；然后与各单位正交扰动向量进行关联处理，得到多个梯度分量，对各梯度分量聚合处理后得到最终的梯度估计结果。本申请实施例，利用龙贝格外推技术，系统性抵消低阶截断误差，显著提升梯度估计精度。

本发明授权基于龙贝格外推的黑盒优化梯度估计方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于龙贝格外推的黑盒优化梯度估计方法，其特征在于，所述方法，包括： 获取待优化的目标函数以及所述目标函数对应的梯度求解基准点； 配置梯度计算相关参数，基于所述梯度计算相关参数生成多尺度步长集合与单位正交扰动向量集合； 基于所述梯度求解基准点、多尺度步长集合与单位正交扰动向量集合，确定所述目标函数在不同步长下的扰动位置，并将各扰动位置对应的响应数据转化为数值微分数据，包括：基于所述多尺度步长集合与单位正交扰动向量集合，分别确定所述梯度求解基准点对应的正向扰动位置与反向扰动位置；分别计算所述目标函数在所述正向扰动位置与反向扰动位置的函数值；确定所述正向扰动位置的函数值与反向扰动位置的函数值之间的函数值差；基于所述函数值差与对应尺度步长的关联运算，计算得到各尺度步长对应的数值微分数据； 基于预设融合权重，对不同尺度步长对应的数值微分数据进行加权融合； 将加权融合后的数值微分数据与各单位正交扰动向量进行关联处理，得到多个梯度分量，对各梯度分量聚合处理后得到最终的梯度估计结果。

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深圳市大数据研究院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙岗区龙城街道龙翔大道2001号道远楼225室；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”。

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