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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于注意力网络迁移多智能体强化学习空战决策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：CN118917171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202410888880.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于注意力网络迁移多智能体强化学习空战决策方法是由马耀飞;王毅宦;王江云设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力网络迁移多智能体强化学习空战决策方法在说明书摘要公布了：基于注意力网络迁移的多智能体强化学习空战决策方法，能够实现从小规模空战2vs.2策略模型向较大规模5vs.5策略模型迁移训练的方法。该方法通过重用小规模空战模型中的Transformer模块，将小规模空战模型对全局态势的理解和表达移植到大规模空战场景下，经过少量训练即可实现策略收敛，显著提高了大规模空战模型的训练稳定性和效率。

本发明授权基于注意力网络迁移多智能体强化学习空战决策方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力网络迁移的多智能体强化学习空战决策系统，包括：多机近视距空战仿真平台、多智能体强化学习网络设计与小规模多机空战场景训练模块，基于注意力网络迁移的大规模多机空战场景训练与战场注意力信息分析模块，其特征为：多机近视距空战仿真平台：采用二维固定翼飞机动力学方程对飞机动力学和携带武器特性进行建模，设定飞机的飞行速度与航向角，同时对飞机发射近程空空导弹与火炮的武器特行进行建模，基于部分可观测马尔科夫博弈理论进行空战建模，设定多机空战的状态空间，动作空间与奖励函数； 多智能体强化学习网络设计与小规模多机空战场景训练模块：在公知Actor-Critic网络的基础上进行改进，引入经LSTM网络与多头注意力机制网络；采取Mappo算法，在所示多机近视距空战仿真平台中设定红方多架飞机与蓝方多架飞机进行近距离格斗，引入改进的Actor-Critic网络； 基于注意力网络迁移的大规模多机空战场景训练与战场注意力信息分析模块：将在小规模场景中训练得到的模型进行重用，放到大规模多级空战场景中进行训练；对从小规模场景和大规模多级空战场景两种场景的注意力网络中的输出信息进行分析，得到每架飞机对敌友军的战场关注程度；多智能体强化学习网络设计与小规模多机空战场景训练模块包括如下内容：采用的网络为公知的Actor-Critic架构，输入信息包括：自身信息Ot,i,友军信息Ot,f,敌军信息Ot,j以及全局信息Ot,full；将Ot,i,Ot,f,Ot,j经过一个全连接网络后，得到高维张量，将全局信息Ot,full经过嵌入操作后，将其输入到LSTM网络经过时序处理，得到的张量接入Transformer模块，与高维张量进行拼接，作为Actor与Critic网络的决策信息；针对红方两家飞机与蓝方两家飞机的近距离格斗空战仿真场景进行训练；在决策网络框架下采用多智能体近端策略优化算法MAPPO进行训练。

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