自然资源部第二海洋研究所杨劲松获国家专利权
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龙图腾网获悉自然资源部第二海洋研究所申请的专利面向智能群体区域覆盖控制的多层博弈强化学习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：CN121094046B 。
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：202511642625.2，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权面向智能群体区域覆盖控制的多层博弈强化学习方法是由杨劲松;马习文;戚方正设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向智能群体区域覆盖控制的多层博弈强化学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向智能群体区域覆盖控制的多层博弈强化学习方法，包括：将智能群体中的每个智能体映射为博弈玩家，结合智能体的任务目标构建收益评估机制，形成群体博弈模型；基于智能体的物理能力约束，构建感知模型和通信模型，设计覆盖效能、运行安全性、能耗效率及通信协同性的评价指标，并整合为智能体的向量收益函数；采用TD3模型作为智能体的博弈玩家角色，建立强化学习与群体博弈的关联；构建多层半分布式博弈强化学习框架，并进行环境交互，求解满足帕累托纳什均衡的智能群体区域覆盖控制策略。本发明在实现了个体与集体效益的均衡，通过半分布式迭代算法提高了计算效率，适应大规模复杂系统的求解需求。
本发明授权面向智能群体区域覆盖控制的多层博弈强化学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能群体区域覆盖控制的多层博弈强化学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对于由若干智能体组成的智能群体，所述智能体为无人机、无人艇或其他任意无人智能设备，将智能群体中的每个智能体映射为博弈玩家，定义智能体的策略空间及策略组合形式，结合智能体的任务目标构建收益评估机制，形成群体博弈模型； S2.基于智能体的物理能力约束，构建感知模型和通信模型，设计覆盖效能、运行安全性、能耗效率及通信协同性的评价指标，将所述评价指标整合为智能体的向量收益函数； S3.采用TD3模型作为智能体的博弈玩家角色实现智能体的策略学习，定义学习的状态、动作及奖励，建立强化学习与群体博弈的关联； S4.构建多层半分布式博弈强化学习框架，通过环境交互模型实现智能体与环境及智能体间的动态交互，基于强化学习进行策略迭代优化，结合收敛判断机制，求解得到满足帕累托纳什均衡的智能群体区域覆盖空间控制策略。
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