发明专利已授权

一种基于强化学习的多智能体容错一致性方法及系统

📄 申请号：CN202111184950.0 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2021-10-11

公开号

CN113919495B

公开日

2024-09-17

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_084

IPC 分类号

G06N3_084 , G06N3_006 , G06N3_092 , G06F11_07 ,

技术画像

所属领域

强化学习强化学习多智能体系统容错控制

应用场景

多机器人协同, 分布式控制系统, 智能决策, 工业自动化

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摘要

本发明提供了一种基于强化学习的多智能体容错一致性方法及系统，本发明方法：S1：建立系统网络拓扑，设计奖励函数；S2：智能体之间交互：根据设计的奖励函数，逐步调整相邻智能体权重，直至正常智能体状态达成一致。本发明通过引入MARL的试错思想，即不断地尝试，并采用一种可应用于解决多智能体容错一致性问题的算法D‑OPDPG，结合MARC系统的自然特性来解决现有技术的一些问题，根据设计的奖励函数，逐步调整相邻智能体权重，从而减轻故障智能体的影响，进而逐渐识别出故障智能体。本发明在不给系统增加额外的能耗下，对噪声有着极高的容忍度。此外，采用基于强化学习的分布式方法，放宽了网络拓扑的限制条件，其仅需网络拓扑满足连通图要求。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于自适应一致性算法的分布式多智能体容错方法及系统

当前第 / 件

一种通过弹簧配重摩擦式自动随形破竹去枝机

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_084)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

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