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龍圖騰網獲悉北京郵電大學申請的專利一種基于深度強化學習的多中繼節點聯合優化方法及裝置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：CN118740235B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410670163.4，技術領域涉及：H04B7/185；該發明授權一種基于深度強化學習的多中繼節點聯合優化方法及裝置是由劉凱明;吳疆;楊淞凱;劉元安設計研發完成，并于2024-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度強化學習的多中繼節點聯合優化方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度強化學習的多中繼節點聯合優化方法及裝置。該方法在任務節點執行任務逐漸遠離指揮中心時，由指揮中心智能體根據其采集到的狀態決定中繼節點的發出或收回，保持中繼鏈路中適當的節點數量，同時中繼節點智能體根據其采集到的狀態輸出下一步的加速度以優化鏈路狀態，兩者相互配合完成對中繼鏈路的優化，使中繼鏈路在保持暢通的情況下獲得更高的鏈路質量和更低的運行能耗，并同時保持較低的節點數量。在訓練過程中智能體通過帶優先級權重的經驗池、延遲更新的目標網絡和噪聲探索等方式快速收斂并能更靈活有效地完成中繼優化的任務。

本發明授權一種基于深度強化學習的多中繼節點聯合優化方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的多中繼節點聯合優化方法，其特征在于：應用于指揮中心和中繼節點，所述指揮中心為向任務節點下達任務的節點，中繼節點為轉發數據的節點，任務節點為具體執行任務的節點，在執行任務過程中須與指揮中心保持通信，所述方法包括： 通過指揮中心應用的深度強化學習智能體控制整體中繼鏈路的節點數量，數量管理智能體模塊采用多層的神經網絡組成基礎網絡，輸入狀態空間為多維連續變化的向量，包含指揮中心狀態采集模塊采集到的能為中繼優化提供支持的諸多信息，所述狀態采集模塊采集的狀態信息至少包含中繼鏈路中鏈路質量相關的狀態變量，中繼鏈路中中繼節點的位置相關的狀態變量，中繼鏈路中中繼節點的當前數量和數量限制相關的狀態變量，中繼鏈路中與中繼節點數量管理相關的其他狀態變量，之前時刻中上述所有的狀態變量，其中所有的狀態變量在作為智能體輸入時都會經過歸一化處理；其輸出動作為從至少包含三個動作的動作空間中選擇一個動作，動作空間至少包括：1向新中繼節點發出開始運行信號；2向最近出發的中繼節點發出回收信號；3監測環境狀態，維持中繼節點數量不變，其中所述的新中繼節點為在指揮中心休眠的中繼節點，在接收到開始運行信號之后將會從指揮中心出發開始執行中繼優化方法，與其他中繼無人機組成中繼鏈路，為任務節點提供中繼； 指揮中心側的計算公式為： ； 式中rnn為與節點數目有關的獎勵，Fdel為記錄是否減少節點的標志位，減少成功為1否則為0，Fad為記錄是否增加節點的標志位，增加成功為1否則為0；βo1＝r0αnn為歸一化系數；dr表示任務節點與指揮中心的距離，d0表示中繼節點能夠保持較好鏈路的中繼距離，βo2＝r0αo2為歸一化系數； 通過中繼節點應用的深度強化學習智能體控制中繼節點移動從而優化其中繼位置，其輸出動作至少為一個二維連續變量，表示其加速度，輸入狀態空間為一個多維連續變化的向量，包含中繼節點狀態采集模塊采集到的能為中繼優化提供支持的諸多信息； 通過指揮中心的中繼節點數量管理和中繼節點的位置優化，實現在任務節點逐漸遠離指揮中心執行任務時，中繼鏈路實時調整鏈路中的中繼節點數量和每個中繼節點各自的位置，優化整體通信鏈路的鏈路質量。

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北京郵電大學，其通訊地址為：100876 北京市海淀區西土城路10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”。