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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于分层表征的多智能体集中式决策方法、系统及存储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：CN116401617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310089129.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于分层表征的多智能体集中式决策方法、系统及存储介质是由殷昌盛;杨若鹏;杨远涛;鲁义威;韦文夏;卢稳新;何渤设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层表征的多智能体集中式决策方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分层表征的多智能体集中式决策方法、系统及存储介质。该方法采用基于强化学习的策略网络实现，具体包括：将多智能体感知到的态势信息输入策略网络，策略网络的第一模块基于态势信息的数据类型进行分层特征提取，对每层态势信息数据分别进行处理后进行特征融合，输出处理后的态势信息；策略网络的第二模块对处理后的态势信息进一步处理；策略网络的第三模块按照动作参数类型进行分层决策，依次处理输出各项动作参数，得到最终输出的联合动作。本发明将多智能体集中式决策时带来的高维度态势信息和动作信息采取基于类型的分层方法降低维度，有效提升了高维空间下的搜索效率。

本发明授权一种基于分层表征的多智能体集中式决策方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于分层表征的多智能体集中式决策方法，其特征在于，所述决策方法采用基于强化学习的策略网络实现，所述决策方法具体包括以下步骤： S1.将多智能体感知到的态势信息输入所述策略网络，所述策略网络的第一模块基于所述态势信息的数据类型进行分层特征提取，对每层所述态势信息数据分别进行处理后进行特征融合，输出处理后的态势信息； S2.所述策略网络的第二模块对所述处理后的态势信息进一步处理； S3.所述策略网络的第三模块按照动作参数类型进行分层决策，依次处理输出各项动作参数，得到最终输出的联合动作； 所述步骤S1具体包括： S11.对所述态势信息按照数据类型进行分层，得到分层后的态势信息； S12.根据所述分层后的态势信息的数据特点，设计不同的神经网络分别进行处理，并提取每一层态势信息相应的特征向量； S13.并行输出所述特征向量，并将所述特征向量共同输入深度长短期记忆网络，输出所述处理后的态势信息； 所述步骤S11具体包括将态势信息简化抽象分层，其中，所述分层至少包括地理信息、实体信息和标量信息；其中所述地理信息至少包括作战地域、地形地貌、海拔高程；所述实体信息至少包括作战实体类型、位置信息、状态信息；所述标量信息至少包括作战时间、敌我双方战损情况、作战任务及完成情况。

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