发明专利已授权

一种基于深度强化学习的多智能体自主决策方法

📄 申请号：CN202311015815.2 📄 发布日：2026/08/21

著录项目信息

申请日

2023-08-11

公开号

CN117010476B

公开日

2025-11-04

申请人

电子科技大学长三角研究院(衢州)

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_092

IPC 分类号

G06N3_092 , G06N3_0464 , G06N5_01 , A63F13_55 , G06F18_214 ,

技术画像

所属领域

深度强化学习深度强化学习多智能体系统自主决策

应用场景

无人系统, 多机器人协同, 智能交通, 智能制造, 智能调度

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摘要

本发明公开一种基于深度强化学习的多智能体自主决策方法，应用于多智能体深度强化学习技术领域，针对现有技术在决策过程中未能充分地使用经验数据的问题；本发明通过收集智能体与环境交互生成的经验，以及奖励重塑模块优化环境即时奖励，缓存于本地经验回放池中；然后合并本地经验回放池中的历史经验数据到全局经验回放池PT‑Buffer中，并使用二级优先经验队列进行维护；通过概率求和树从PT‑Buffer采集训练样本数据，来求解目标策略网络和全局Critic网络模型；最后采用更新后的自主决策模型，根据输入的环境局部观测信息直接实现多智能体的自主决策，从而完成相关的多智能体任务。

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

一种用于图像数据识别模型构建的方法及系统

当前第 / 件

一种防尘式路由器

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_092)

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

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：8 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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