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龙图腾网获悉华南理工大学;超级机器人研究院(黄埔)申请的专利无人机异步冻结博弈对抗训练方法、装置、设备及介质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：CN119443263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411459888.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权无人机异步冻结博弈对抗训练方法、装置、设备及介质是由王亮培;杨健;袁银龙;焦朋朋;俞祝良;邓晓燕设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机异步冻结博弈对抗训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机异步冻结博弈对抗训练方法、装置、设备及介质，属于无人机近距空战机动决策领域。其中方法包括以下步骤：构建无人机决策模型，并对模型参数进行初始化；设计综合考虑角度和距离的耦合奖励函数，根据耦合奖励函数训练无人机决策模型；采用异步冻结博弈对抗训练方法，对我方和敌方的无人机决策模型进行训练，将训练后的模型用于控制无人机。本发明通过耦合奖励函数，能够提升无人机近距空战模型训练速度以及模型机动决策性能。另外，基于异步冻结博弈对抗方法，可以通过直接对抗的方式客观合理的评价不同强化学习模型的性能，有效地持续提升强化学习模型的性能。

本发明授权无人机异步冻结博弈对抗训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机异步冻结博弈对抗训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建无人机决策模型，并对模型参数进行初始化； 设计综合考虑角度和距离的耦合奖励函数，根据耦合奖励函数训练无人机决策模型； 采用异步冻结博弈对抗训练方法，对我方和敌方的无人机决策模型进行训练，将训练后的模型用于控制无人机； 所述耦合奖励函数的表达式如下： 式中，表示无人机双方的距离，表示最佳空战距离，ATA表示我方的无人机相对于目标无人机的速度向量与距离向量之间的夹角；AA表示敌方无人机的速度向量与它和我方无人机之间的距离向量的夹角；，，为调整奖励函数空间形态参数； 所述异步冻结博弈对抗训练方法，包括： 初始化敌我双方的无人机决策模型，记我方初代模型为，敌方初代模型为； 固定模型，对模型进行训练，训练收敛后得到模型； 固定模型，对模型进行训练，训练收敛后得到模型； 待A和B模型均存在至少2个以上模型后，每次交替训练时，每一轮训练中，被固定的一方从其模型库中以概率抽取最新模型，以及以概率抽取以往历史模型，直至敌我双方中，一方出现奖励收敛为负，结束异步冻结博弈对抗训练过程； 在分出胜负后，对不同强化学习的无人机决策模型进行评价，对胜利方则评估其模型更强，即其设计的深度强化学习方法更为优秀。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学;超级机器人研究院(黄埔)，其通讯地址为：510641 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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