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龙图腾网获悉中国人民解放军63921部队申请的专利一种多航天器合作博弈的控制方法、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：CN119439708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411276918.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种多航天器合作博弈的控制方法、装置、设备及介质是由李振瑜;陈思;范翔设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多航天器合作博弈的控制方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：一种多航天器合作博弈的控制方法、装置、设备及介质，包括将在多航天器合作追逃场景下具有合作关系的多个追踪器当前的状态量分别输入利用智能体训练方法训练好的多个追踪器智能体，以得到多个追踪器当前的动作量，将逃逸器当前的状态量输入利用智能体训练方法训练好的逃逸器智能体以得到逃逸器当前的动作量；根据多个追踪器当前的动作量和逃逸器当前的动作量控制多个追踪器进行合作博弈，使合作博弈的多个追踪器对所述逃逸器进行追逃捕获，直至在博弈时长内多个追踪器中任意追踪器完成对逃逸器的捕获，则合作追逃博弈结束。解决在面对多航天器轨道博弈问题时，多航天器之间的合作博弈的效果不好的技术问题。

本发明授权一种多航天器合作博弈的控制方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多航天器合作博弈的控制方法,其特征在于，包括： 获取在多航天器合作追逃场景下具有合作关系的多个追踪器的状态量和逃逸器的状态量；其中，所述状态量包括位置和速度；所述多航天器合作追逃场景包括在预设的博弈时长内利用具有合作关系的所述多个追踪器对所述逃逸器进行追踪，同时在被追踪时所述逃逸器会进行逃逸，具有合作关系的所述多个追踪器以共面自然绕飞的构型运动，绕飞的半径和追踪器在绕飞椭圆内的相位角分别在a∈[2km,40km]，f0∈[0,2π]的空间内随机给定； 将所述多个追踪器当前的状态量分别输入利用智能体训练方法训练好的多个追踪器智能体以得到所述多个追踪器当前的动作量，将所述逃逸器当前的状态量输入利用智能体训练方法训练好的逃逸器智能体以得到所述逃逸器当前的动作量；其中，所述动作量包括控制加速度； 根据所述多个追踪器当前的动作量和所述逃逸器当前的动作量控制所述多个追踪器进行合作博弈，使合作博弈的所述多个追踪器对所述逃逸器进行追逃捕获，直至在所述博弈时长内所述多个追踪器中任意追踪器完成对所述逃逸器的捕获，则合作追逃博弈结束； 其中，所述智能体训练方法包括： 构建马尔科夫博弈模型、追踪器经验池和逃逸器经验池；其中，马尔科夫博弈模型包括在合作追逃博弈场景下的状态量、动作量、状态转移函数和奖励函数；所述状态量通过多个待训练追踪器智能体与待训练逃逸器智能体之间的局部观测量构建； 构建待训练追踪器智能体群组和待训练逃逸器智能体，并构建追踪器学习者和逃逸器学习者；其中，所述待训练追踪器智能体群组中包括多个待训练追踪器智能体；所述追踪器学习者中包括多个追踪方的价值神经网络和策略神经网络；所述逃逸器学习者中包括逃逸方的价值神经网络和策略神经网络；其中，待训练追踪器智能体策略神经网络的网络参数由追踪器学习者的策略神经网络的网络参数复制而来，一个待训练追踪器智能体群组对应一个待训练逃逸智能体； 以所述马尔科夫博弈模型作为训练环境，获取所述待训练追踪器智能体群组在所述训练环境中与环境交互后的追踪经验数据，利用与环境交互后的追踪经验数据更新所述追踪器经验池，并获取所述待训练逃逸器智能体在所述训练环境中与环境交互后的逃逸经验数据，利用与环境交互后的逃逸经验数据更新所述逃逸器经验池； 根据从更新后的所述追踪器经验池中采集到的多条追踪经验数据和所述局部观测量计算出所述待训练追踪器智能体群组对应的价值分布和梯度，根据从更新后的所述逃逸器经验池中采集到的多条逃逸经验数据计算出所述待训练逃逸器智能体对应的价值分布和梯度； 基于所述待训练追踪器智能体群组对应的价值分布和梯度，以及所述待训练逃逸器智能体对应的价值分布和梯度分别对所述追踪器学习者和所述逃逸器学习者进行参数更新，直至更新后的所述追踪器学习者和所述逃逸器学习者中的价值神经网络和策略神经网络满足预设收敛要求时，将满足预设收敛要求的更新后的所述追踪器学习者中的所述价值神经网络和所述策略神经网络的网络参数作为所述待训练追踪器智能体群组的网络参数，将满足预设收敛要求的更新后的所述逃逸器学习者中的所述价值神经网络和所述策略神经网络的网络参数作为所述待训练逃逸器智能体的网络参数，得到训练好的追踪器智能体群组和逃逸器智能体。

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