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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于DRMRPG算法的多无人艇博弈对抗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：CN120047006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510215765.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于DRMRPG算法的多无人艇博弈对抗方法及系统是由王兴梅;李昊天;徐军政;徐悦竹;杨东梅设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DRMRPG算法的多无人艇博弈对抗方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DRMRPG算法的多无人艇博弈对抗方法及系统，方法包括：构建基于所述DRMRPG算法的多无人艇智能博弈框架；在MADDPG算法的基础上，引入多级经验回放策略、动态软更新策略和残差连接策略，得到所述DRMRPG算法；基于所述DRMRPG算法，构建初始多无人艇博弈决策模型；利用所述多无人艇智能博弈框架对所述初始多无人艇博弈决策模型进行训练，得到智能决策模型；利用所述智能决策模型进行多无人艇博弈对抗，得到博弈决策。本发明具备高奖励值、高稳定性和高效率，具有一定的有效性。

本发明授权一种基于DRMRPG算法的多无人艇博弈对抗方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于DRMRPG算法的多无人艇博弈对抗方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于所述DRMRPG算法的多无人艇智能博弈框架； 在MADDPG算法的基础上，引入多级经验回放策略、动态软更新策略和残差连接策略，得到所述DRMRPG算法； 基于所述DRMRPG算法，构建初始多无人艇博弈决策模型； 利用所述多无人艇智能博弈框架对所述初始多无人艇博弈决策模型进行训练，得到智能决策模型； 利用所述智能决策模型进行多无人艇博弈对抗，得到博弈决策； 构建所述多无人艇智能博弈框架的方法包括： 构建基于所述DRMRPG算法的多无人艇博弈环境的状态空间，获得博弈过程中红蓝双方无人艇智能体所处的状态信息； 基于所述状态信息，构建基于所述DRMRPG算法的多无人艇博弈环境的动作空间，获得博弈过程中红蓝双方无人艇智能体所能执行的动作集合； 基于所述动作集合，构建分段奖励函数，引导博弈过程中红蓝双方无人艇智能体不断优化自身的策略，完成所述多无人艇智能博弈框架的构建； 构建分段奖励函数的方法包括： 红方无人艇智能体的奖励函数为： rend＝radv+rpos+rcol 其中，rend表示红方无人艇最终获取的奖励，posadv表示对方无人艇所在的位置，posdes表示目标地点所在的位置，posi表示红方无人艇集群的第i个无人艇所在的位置，rangemap表示地图的范围，radv表示对方目标对于智能体的消极奖励，rpos表示智能体接近目标地标获得的积极奖励，rcol表示发生碰撞引起的惩罚，collide表示发生碰撞； 蓝方无人艇智能体的奖励函数为： rend＝rblue+rcol 其中，rblue表示自身对于智能体的积极奖励； 得到所述DRMRPG算法的方法包括： 引入所述多级经验回放策略，替代所述MADDPG算法中的单层随机经验回放池； 在所述MADDPG算法中引入所述动态软更新策略，指导Actor网络和Critic网络的参数更新： 其中，τ表示当前的软更新参数，γ表示权重因子，fx表示衰减函数，τ0表示前一时间点的软更新参数，τe表示截断参数； 在所述MADDPG算法中引入所述残差连接策略，用于提取智能体的状态空间特征并保证梯度损失。

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