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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于分层微分博弈的多智能体系统编队策略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：CN116360265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310342269.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于分层微分博弈的多智能体系统编队策略是由黄捷;薛文艳;陈楠;王武;陈宇韬;占思远;黄景丽设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层微分博弈的多智能体系统编队策略在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于分层微分博弈的多智能体系统编队策略：首先，利用图论，建立智能体之间的通信拓扑结构，并建立智能体模型和障碍物环境模型；其次，针对未知障碍物环境，在策略层，将带有已知障碍物约束的多智能体编队问题转化为分布式微分博弈，并为博弈参与人设计成本函数，建立博弈模型；利用庞特里亚金最小值原理，分析局部纳什均衡解的存在性以及唯一性，并求解局部纳什均衡解的表达形式，给出了局部纳什均衡解全局收敛性条件；在规划层，利用基于滚动优化的二次规划模型实时修改来自策略层的局部纳什均衡解，最后形成混合编队策略；其在理论上保证了智能体成功避开未知障碍物后，混合编队策略能够收敛到局部纳什均衡解。

本发明授权基于分层微分博弈的多智能体系统编队策略在权利要求书中公布了：1.一种基于分层微分博弈的多智能体系统编队策略，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：利用图论，建立多智能体系统中智能体之间的通信关系：建立一阶线性积分器作为智能体的模型；设定其中一个智能体为领导者，其余智能体为跟随者；只有领导者知道期望终点位置，其余跟随着与领导者保持期望的编队距离；定义智能体的工作环境区域，并将环境中存在的障碍物视作椭球体； 步骤S2：在策略层，针对环境中存在的已知障碍物，将参与任务的所有智能体看作博弈参与人，将带有障碍物约束的多智能体系统的编队问题建模为分布式微分博弈，博弈模型中包括运行成本函数以及控制成本；参与人与邻居参与人满足收敛到局部纳什均衡； 步骤S3：在规划层，针对环境中的未知障碍物，利用基于滚动优化的二次规划模型实时修改来自策略层的局部纳什均衡解，形成混合编队策略；定义智能体i在规划层的成本函数为： 式中，为滚动窗口末端时刻，其中为滚动窗口初始时刻；tNP为滚动时域；为多智能体系统在滚动窗口初始时刻的位置误差，所述位置误差为来自策略层的最优位置与实际位置的差值，其中和分别为多智能体系统在滚动窗口初始时刻的实际位置和最优位置信息；为智能体i。

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