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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于多智能体强化学习的低空智联网动态协同推理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：CN121436199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202512037047.6，技术领域涉及：G06N5/043；该发明授权基于多智能体强化学习的低空智联网动态协同推理方法是由屈毓锛;谢纪元;董超;张磊;吴启晖设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体强化学习的低空智联网动态协同推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多智能体强化学习的低空智联网动态协同推理方法，涉及低空智能网络与边缘人工智能技术领域，包括通过在每架无人机上预加载轻量与复杂模型，并借助地面站部署完整复杂模型，构建空地融合的智能推理体系。通过引入增强型多智能体深度强化学习算法，各无人机在任务执行过程中能够基于自身状态、网络条件与任务特征，动态选择模型类型、确定模型切分点、合理分配带宽与地面计算资源，实现多DNN流的异构资源感知协同推理。本发明可在不同设备性能、带宽条件及任务密度下有效提升推理准确率、降低平均延迟，并具备良好的系统扩展性与适应性，解决了单机处理能力受限、通信资源受制和模型切换低效等问题。

本发明授权基于多智能体强化学习的低空智联网动态协同推理方法在权利要求书中公布了：1.基于多智能体强化学习的低空智联网动态协同推理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100，在每架无人机上部署轻量神经网络模型与复杂神经网络模型，地面站部署复杂神经网络模型； 步骤200，接收推理任务请求，输出推理决策；在每个时隙中，接收推理任务请求的所有无人机基于多智能体强化学习模型输出推理决策； 推理决策包括：各无人机的模型选择、复杂神经网络模型的划分点、通信带宽的分配值与地面站计算资源的分配值； 模型选择包括轻量神经网络模型和复杂神经网络模型； 步骤300，各无人机根据推理决策进行通信带宽和地面站计算资源的分配，并根据推理决策执行对应的推理； 多智能体强化学习算法为增强型多智能体深度确定性策略梯度算法，将问题构建为多智能体马尔可夫决策过程，使无人机能联合学习实时策略，具体包括： 每架无人机为一个智能体，输入自身状态及历史动作信息，根据策略空间输出四维动作：模型类型选择、模型划分位置、带宽分配值、计算资源请求值；所有智能体共享一个中心化评价器用于联合训练，以实现联合最优；学习目标为最大化系统级奖励函数，定义为：推理准确率加权减去推理延迟加权；推理过程中执行去中心化策略，仅基于本地观测实现分布式决策； 根据推理决策进行通信带宽和地面站计算资源的分配包括： 通信带宽分配采用正交频分多址接入方法，将总带宽划分为多个正交子频段分配给不同无人机，同时根据各无人机的信道质量动态调整分配比例；地面站则根据各无人机划分的模型后段计算需求，在其最大处理能力范围内分配相应的计算资源，最后利用强化学习策略获得最优策略。

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