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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种无线网络中多用户电力控制问题的博弈优化求解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：CN121146061B 。

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：202511234072.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种无线网络中多用户电力控制问题的博弈优化求解方法是由陈春华;赖柏瀛;詹志辉;孙昌隆;王兴涛;周逸凡设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无线网络中多用户电力控制问题的博弈优化求解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无线网络中多用户电力控制问题的博弈优化求解方法，包括以下步骤：建立多用户电力控制博弈模型，根据用户的传输电力决策排列成联合策略向量x；设计适应度函数Fx；选取遗传算法种群中Fx最接近0的精英个体；采用余弦退火算法更新局部搜索半径，结合粒子群优化算法对精英个体进行优化对比，并结合选择、交叉和变异所得的新个体形成新一代种群，经迭代后输出Fx最接近0的个体，即纳什均衡解作为最终电力控制决策。本发明通过设计特定的适应度函数将博弈问题转化为优化问题，显著降低了计算复杂度和实现门槛；且对成本函数性质要求宽松，无需连续或可微，具有较强的鲁棒性和普适性，可高效求解连续博弈问题。

本发明授权一种无线网络中多用户电力控制问题的博弈优化求解方法在权利要求书中公布了：1.一种无线网络中多用户电力控制问题的博弈优化求解方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、分析多用户电力控制场景，建立多用户电力控制博弈模型，将所有用户的传输电力决策按照顺序排列起来形成联合策略向量； S2、结合多用户电力控制博弈模型设计适应度函数，越小表示联合策略向量越优； S3、种群中每一个个体都表示一个联合策略向量，利用遗传算法初始化种群，评估并选取Fx最接近于0的若干个个体作为精英个体； S4、采用余弦退火算法更新局部搜索半径，通过粒子群优化算法局部搜索得到最优粒子，评估最优粒子和精英个体的Fx，并以Fx最接近于0的作为新精英个体； 采用带热重启的余弦退火算法更新局部搜索半径，为当前迭代轮次，每当时，步长最大值减半: ； 其中，为一个热重启周期，搜索半径更新公式： ； 其中是搜索步长的最小值； 基于粒子群优化算法的局部搜索，假设精英个体和局部搜索半径，依次遍历每个用户i，精英个体中用户i的策略为，固定其对手策略，优化自身策略，以最小化目标，约束为矩形域约束： ； 利用粒子群优化算法局部搜索进行优化求解最优粒子，再比较最优粒子与精英个体的适应度Fx，如果得到的最优粒子的适应度比原来的待局部搜索个体即精英个体的适应度更接近0，则使用最优粒子替换，否则不予替换，最终得到Fx最接近于0的个体即新精英个体； S5、遗传算法中使用选择、交叉和变异得到新个体并与新精英个体形成新一代种群，将新一代种群进行迭代至运行指定轮次，最终输出最接近于0的个体作为纳什均衡解，作为用户电力控制场景中被所有用户所接受的传输电力决策。

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