合肥工業大學顧東曉獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利基于深度強化學習的多智能體未知環境搜救方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115330029B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210868106.8，技術領域涉及：G06Q10/047；該發明授權基于深度強化學習的多智能體未知環境搜救方法及系統是由顧東曉;王芹;李曉玥;李霄劍;丁帥;歐陽波;楊善林;徐正飛;蘇凱翔;魏琪;謝懿設計研發完成，并于2022-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于深度強化學習的多智能體未知環境搜救方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度強化學習的多智能體未知環境搜救方法及系統，涉及路徑規劃技術和未知環境搜救技術領域。本發明首先獲取基于多智能體未知環境搜救的馬爾可夫決策模型；然后基于所述馬爾可夫決策模型利用QMIX算法獲取每個所述智能體的動作；每個智能體基于上述動作利用A*算法規劃從當前點到下一狀態目標點的最優路徑；不斷循環QMIX算法確定動作且A*算法規劃路徑的過程，直到達到預設終止條件時輸出多智能體未知環境搜救結果。本發明有效提高了多智能體在未知環境中搜救的效率。
本發明授權基于深度強化學習的多智能體未知環境搜救方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的多智能體未知環境搜救方法，其特征在于，所述方法包括： S1、獲取基于多智能體未知環境搜救的馬爾可夫決策模型； S2、基于所述馬爾可夫決策模型，利用QMIX算法和智能體-環境互信息確定每個所述智能體的動作； S3、每個智能體基于所述動作利用A*算法規劃從當前點到下一狀態目標點的最優路徑； S4、循環執行步驟S2和步驟S3直到達到預設終止條件時輸出多智能體未知環境搜救結果； 其中，所述利用QMIX算法和智能體-環境互信息確定每個所述智能體的動作，包括： 在多智能體執行搜救任務時，每個智能體的目標是學習一個策略函數πiai|si所對應的策略來最大化其自身的期望折現收益，期望折現收益用Q值來表示，即每個智能體的目標是最大化其Q值； 根據Q值的選擇確定每個智能體的動作，為A*算法提供路徑規劃的目標點； 當智能體-環境互信息的值小于等于零時，此時獲得的獎勵為負值，即不鼓勵機器人前往觀察到的區域。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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