北京信息科技大学陈雯柏获国家专利权
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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种基于置换策略网络的移动多智能体知识迁移方法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：CN120893518B 。
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：202511002106.X，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于置换策略网络的移动多智能体知识迁移方法是由陈雯柏;吴双双;李芳园;吴坚创;何雨露;吴细宝设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于置换策略网络的移动多智能体知识迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于置换策略网络的移动多智能体知识迁移方法，涉及多智能体强化学习技术领域。包括：将置换不变性策略网络与置换同变性策略网络嵌入超网络框架，通过超网络动态生成输入层与输出层权重矩阵，建立联合状态‑动作空间与智能体规模、环境变化的动态适配关系；引入置换矩阵特性实现智能体顺序无关性与任务目标响应性的解耦，并通过集中式训练‑分布式执行架构优化策略网络参数；构建包含置换不变性与同变性约束的知识迁移模型；实现相似域任务间策略的高效迁移。本发明解决了动态复杂环境下智能体规模变化与联合状态‑动作空间维度爆炸导致的知识迁移低效问题。
本发明授权一种基于置换策略网络的移动多智能体知识迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于置换策略网络的移动多智能体知识迁移方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将置换不变性策略网络与置换同变性策略网络嵌入超网络框架，通过超网络动态生成输入层与输出层权重矩阵，建立联合状态-动作空间与智能体规模、环境变化的动态适配关系； S2、引入置换矩阵特性实现智能体顺序无关性与任务目标响应性的解耦，并通过集中式训练-分布式执行架构优化策略网络参数； S3、构建包含置换不变性与同变性约束的知识迁移模型； S4、针对智能体数量变化或环境动态调整的相似域任务，利用构建的知识迁移模型实现相似域任务间策略的高效迁移； S1中超网络框架为神经网络，输入为智能体观测特征或任务环境参数，输出为策略网络的权重矩阵； 超网络框架的输入层与输出层均采用两层全连接网络，隐藏层维度为64，激活函数为ReLU，输出层通过线性变换生成权重矩阵。
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