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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于强化学习的通信协作方法及系统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：CN120633705B 。

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：202511122912.0，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于强化学习的通信协作方法及系统是由王钢;齐金铭;冯肇晗;梅云鹏;曹宏杰;孙健;甘明刚;陈杰设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的通信协作方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及多智能体技术领域，特别涉及一种基于强化学习的通信协作方法及系统。所述方法包括每个智能体获取其自身的局部观测信息，基于局部观测信息确定隐藏状态及动作；基于隐藏状态确定智能体与邻居智能体间的硬交互值，基于局部观测信息确定智能体与邻居智能体间的交互强度；基于硬交互值、交互强度及隐藏状态确定接收信息贡献；基于每个智能体的局部观测信息、动作及接收信息贡献构建智能体的Q值，并基于所有智能体的Q值训练强化学习以输出通信协作策略；基于强化学习模型确定作战场景中的通信协作策略。本申请基于局部观测信息、动作及接收信息贡献构建Q值，可以实现能体间高效且公平的信用分配，提高了通信协作的效率。

本发明授权一种基于强化学习的通信协作方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的通信协作方法，其特征在于，所述基于强化学习的通信协作方法具体包括： 每个智能体获取其自身的局部观测信息，并基于所述局部观测信息确定当前时刻的隐藏状态以及动作； 每个智能体获取与其具有通信关系的邻居智能体，基于隐藏状态确定智能体与邻居智能体间的硬交互值，基于局部观测信息确定智能体与邻居智能体间的交互强度； 每个智能体基于硬交互值、交互强度以及邻居智能体的隐藏状态，确定每个智能体的接收信息贡献； 基于每个智能体的所述局部观测信息、所述动作以及所述接收信息贡献构建每个智能体的Q值，并基于所有智能体的Q值训练强化学习，以输出作战场景中的通信协作策略； 每个智能体基于所述通信协作策略进行通信协作； 其中，所述基于所述局部观测信息确定当前时刻的隐藏状态以及动作具体包括： 基于所述局部观测信息通过mamba模型确定隐藏状态以及输出数据； 采样所述输出数据的后验分布以得到不确定性向量，并基于所述输出数据和所述不确定性向量确定当前时刻的动作。

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北京理工大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5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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