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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于交互式动态影响图的多智能体行为决策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：CN117195108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202311141172.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于交互式动态影响图的多智能体行为决策方法及系统是由潘颖慧;周蒙恩;曾一锋;明仲;施晓牧设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交互式动态影响图的多智能体行为决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的基于交互式动态影响图的多智能体行为决策方法及系统，具体涉及人工智能技术领域，方案包括：获取智能体集群中各个智能体的观察环境信息和动作信息，并利用观察环境信息和或动作信息组成相应智能体的行为序列；对行为序列进行演化计算，获得策略树，并根据策略树控制各个智能体的行为。该方案利用演化计算根据交互式动态影响图中各个智能体的相互影响关系，迭代出更具多样性的行为模型，并将获得的行为模型嵌入到交互式动态影响图模型中，从而更好地为主体智能体优化自身决策提供更加有效、丰富的环境信息，进而有效促进主体智能体和其他智能体做出更优的决策。

本发明授权基于交互式动态影响图的多智能体行为决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于交互式动态影响图的多智能体行为决策方法，其特征在于，主要包括以下步骤： 获取智能体集群中各个智能体的观察环境信息和动作信息，并利用所述观察环境信息和或所述动作信息组成相应智能体的行为序列； 对所述行为序列进行演化计算，获得策略树，且所述演化计算用于根据交互式动态影响图中各个所述智能体的相互影响关系，对各个所述智能体的行为进行决策； 基于所述策略树，控制各个所述智能体的行为； 所述演化计算采用的算法为粒子群优化算法，所述对所述行为序列进行演化计算，获得策略树，包括： 基于所述行为序列中的所述动作信息中的动作及索引位置，获得各个所述智能体的当前位置； 基于所述动作、所述索引位置及在所述索引位置上执行所述动作的概率，获得各个所述智能体的当前速度； 获取所述智能体集群中的当前最优智能体和全局最优智能体，基于所述当前最优智能体的位置、所述全局最优智能体的位置，以及每个所述智能体的所述当前位置和所述当前速度，获得相应智能体的更新后的速度； 基于所述智能体的所述更新后的速度和所述当前位置，获得相应智能体的更新后的位置； 通过迭代优化，获得智能体位置的最优解，并将所述最优解转化为策略树； 所述智能体为无人机，所述动作包括智能体的运行方向和距离，所述策略树为交互式动态影响图的解。

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