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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种面向多无人代理的协同火力打击策略生成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：CN116451782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310406094.1，技术领域涉及：G06N3/126；该发明授权一种面向多无人代理的协同火力打击策略生成方法是由畅鑫;李艳斌;张冠杰;贾昊;付长军设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多无人代理的协同火力打击策略生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向多无人代理的协同火力打击策略生成方法，属于智能博弈策略生成领域。本方法包括以下步骤：对抗环境构建，生成初始策略种群，策略种群适应度并行计算，策略种群交叉变异，策略种群迭代进化。本发明面向智能博弈策略生成方法计算量大和训练时间长的问题，将策略表征为动作序列，基于博弈胜率构造适应度，利用并行多开改造进化计算方法，以适应度为优化目标，智能化、自动化、高效的生成协同火力打击策略。

本发明授权一种面向多无人代理的协同火力打击策略生成方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多无人代理的协同火力打击策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对抗环境构建；具体方式为： 步骤1‑1：在场景中设置敌我双方分别具有K个对抗实体； 步骤1‑2：每个对抗实体可以执行维动作，包括移动类动作和火力打击类动作； 移动类动作为“静止”、“向上”、“向下”、“向左”和“向右”共5个动作；火力打击类动作为分别针对第k个敌方目标进行打击，共K个动作； 步骤1‑3：加载敌方预设火力打击策略； 步骤1‑4：对抗最长时长为Max_Step步，并基于无人代理存活情况返回胜率； 步骤2：生成初始策略种群；策略由动作组成，策略种群X由N个策略个体I构成，每个策略个体I由动作序列构成，动作序列长度为Max_Step，其中Max_Step为博弈场景最大运行步长；每个动作的取值范围为；初始种群策略将对每个种群中的每个动作序列中的动作随机在范围内进行取值；策略种群X在数学上的表达是维度为的二维矩阵； 步骤3：策略种群适应度并行计算；具体方式为： 步骤3‑1：并行多开博弈环境构建构建多个线程L，每个线程之间相互独立，每个线程独立运行基于不同策略个体的博弈程序； 步骤3‑2：构建基于蒙特卡洛实验的博弈程序调用博弈实验仿真场景，我方各无人代理按照策略个体I的动作序列执行动作；设置实验次数Num_Episode，统计获胜次数Num_Win，计算博弈胜利率，并将胜率定义为适应度；在并行多开运行的博弈过程中，记录最长的动作执行次数； 步骤3‑3：策略种群排序更新并行运行完成后，收集每个种群对应动作序列的适应度，并按照适应度由高到低，对策略种群X进行排序； 步骤4：策略种群交叉变异；具体方式为： 步骤4‑1：种群选择概率计算根据总胜率进行个体胜率的归一化，第n个策略个体I的种群选择概率为； 步骤4‑2：根据种群选择概率从种群中抽取两个个体和； 步骤4‑3：策略个体交叉从中随机选择抽取整数m，对和在m位置进行拼接，形成和两个新个体： ； ； 步骤4‑4：策略个体变异沿个体和的动作序列方向依次对每个位置进行变异操作；从[0,1]中抽取随机数，判断是否大于门限值，如果大于，则从中随机取整数替换原动作值；如果小于，则不操作； 步骤4‑5：新策略种群生成将个体和加入新种群中，并重复步骤4‑2、步骤4‑3和步骤4‑4，直到新策略种群 中个体数达到N，并替换原策略种群X； 步骤5：策略种群迭代进化，得到最终的协同火力打击策略；具体方式为： 步骤5‑1：设置适应值门限和最大进化次数Num_Evolution； 步骤5‑2：重复步骤3和步骤4，获取每次循环的最大博弈胜利率；当循环次数小于最大进化次数Num_Evolution时，如果大于适应值门限，则停止进化，并输出适应度最大值；如小于等于适应值门限，则继续进化，当循环次数等于最大进化次数Num_Evolution时，停止进化，并输出适应度最大值；适应度最大值所对应的策略个体即为最终的协同火力打击策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：050081 河北省石家庄市中山西路589号中国电子科技集团公司第五十四研究所总体部；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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