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龙图腾网获悉海南大学;海南智时空科技合伙企业(有限合伙)申请的专利面向交通场景的多智能体协同控制方法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：CN119129641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411263550.2，技术领域涉及：G06N3/008；该发明授权面向交通场景的多智能体协同控制方法是由郭俊岑;刘洋;刘靖;钱烺;羊秋玲;李喆;宋梁设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向交通场景的多智能体协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开面向交通场景的多智能体协同控制方法，包括如下步骤：接收基于深度强化学习的智能交通系统中多交通智能体的感控数据信息；提取所述多源感知信息和反馈信息的多源感知特征和反馈特征，并对多源感知特征和反馈特征进行多源异构信息融合，获得感控融合特征；将感控融合特征实时传递给多交通智能体，采取感知监督与融合反馈技术与多交通智能体进行实时信息交互实现新类别数据检测，并基于新类别数据进行增量学习，实现模型的在线更新迭代辅助多交通智能体更新策略及动作。本发明脱离人工监督信息而持续提升在数据分布变化环境中的泛化性，同时实现交通智能体之间的决策共享与决策提升，提高决策执行效率和准确性。

本发明授权面向交通场景的多智能体协同控制方法在权利要求书中公布了：1.面向交通场景的多智能体协同控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 接收基于深度强化学习的智能交通系统中多交通智能体的感控数据信息；所述多智能体包括具有交互功能的交通智能体和不具有交互功能的交通智能体，所述感控数据信息包括具有交互功能和不具有交互功能的交通智能体的多源感知信息和以及具有交互功能的交通智能体的反馈信息；每个交通智能体侧均设置有感知端模型； 提取所述多源感知信息和反馈信息的多源感知特征和反馈特征，并对多源感知特征和反馈特征进行多源异构信息融合，获得感控融合特征； 将感控融合特征实时传递给多交通智能体，采取感知监督与融合反馈技术与多交通智能体进行实时信息交互实现新类别数据检测，并基于新类别数据进行增量学习，实现模型的在线更新迭代辅助多交通智能体更新策略及动作，具体包括如下步骤： 在数据流的演化过程中，模型利用熵和概率联合得出新类别数据得分，公式如下： ScoVs＝minλc,1ProbVs+max1-λc,0Σ-VslogVs 式中，Sco为根据感控融合特征Vs得出的新数据得分，若高于设定的阈值，则被判定为新类；c是在每个新类周期从0开始的块数，maxmin算子使权重保持在0,1之间；λ为权衡参数，用来动态平衡两个标准；Prob为新数据与已发现的新类的相似性程度； 当感知端模型根据新类别数据进行更新后，模型参数的变化进一步更新交通智能体的状态信息，交通智能体根据即时状态信息与周围环境信息更新策略及动作，公式如下： 式中，是状态s下动作a的奖励，是状态转移矩阵，Eπ是期望函数，Rt+1是t+1时刻智能体获得的奖励，Qπ是当前策略函数π的动作价值函数，t是当前的时刻，St是t时刻智能体所处的状态，具体取值以s表示，At是t时刻智能体要执行的动作，具体取值以a表示，γ为折现因子，取值范围为0-1。

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