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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于分层模糊推理的遗传优化智能决策方法及装置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：CN115423100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210945288.4，技术领域涉及：G06N5/048；该发明授权基于分层模糊推理的遗传优化智能决策方法及装置是由康扬名;吕品;邓石钢;张亚星设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层模糊推理的遗传优化智能决策方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于分层模糊推理的遗传优化智能决策方法及装置，该方法包括：将网电对抗中影响决策输出的各状态变量、网电层决策的各输出变量和物理层决策的各输出变量分别在其论域内进行模糊化得到多个模糊集，对其进行数字符号编码得到模糊推理的前件和后件，形成战术规则数据库；在每一战斗回合中，重复执行以下步骤直至满足终止条件：确定当前决策周期的输入变量及其动态权重，根据战术规则数据库，分层次模糊推理出网电域的动作决策和物理域的动作决策，并更新下一决策周期的输入变量；基于全局对抗回报函数计算全局对抗回报值，并进行遗传优化算法的战术优化，更新战术规则数据库。本发明可以实现智能决策在网电对抗领域的初步探索性应用。

本发明授权基于分层模糊推理的遗传优化智能决策方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于分层模糊推理的遗传优化智能决策方法，其特征在于，包括： 将网电对抗中影响决策输出的各状态变量、网电层决策的各输出变量以及物理层决策的各输出变量分别在其论域内进行模糊化，得到多个模糊集，并将所述多个模糊集进行数字符号编码，得到模糊推理的前件和后件，形成战术规则数据库； 在每一战斗回合中，重复执行以下步骤，直至满足一方获胜的条件或者达到一个战斗回合的最大步长：针对每个决策周期，确定当前决策周期的输入变量和每个所述输入变量的动态权重，根据所述战术规则数据库，按照网电域和物理域分层次模糊推理出网电域的动作决策和物理域的动作决策，并更新下一决策周期的输入变量； 所述确定当前决策周期的输入变量，包括： 获取群体中各智能体、各目标以及各障碍物的状态信息；其中，所述群体中各智能体包括：至少一个第一智能体和至少一个第二智能体，所述各目标包括：至少一个第一目标和至少一个第二目标； 基于所述第一智能体的状态信息与每个所述障碍物的状态信息分别计算所述第一智能体与每个所述障碍物之间的距离； 在所述第一智能体与至少一个所述障碍物之间的距离小于安全距离的情况下，计算所述第一智能体与所述第一目标之间的引力以及所述第一智能体与所述障碍物之间的斥力； 基于所述引力和所述斥力控制所述第一智能体进行避障，并确定所述第一智能体避障后的期望位置； 计算所述第二目标的信干比，所述第二目标的信干比用于确定所述第一智能体与所述第二目标的通信链路是否被干扰； 将所述第一智能体的状态信息、所述第一目标的状态信息、所述第二目标的状态信息、所述第二目标的信干比以及第一智能体避障后的期望位置，确定为当前决策周期的输入变量； 基于全局对抗回报函数计算当前战斗回合的战局情况对应的全局对抗回报值，并基于所述全局对抗回报值进行遗传优化算法的战术优化，更新所述战术规则数据库，所述全局对抗回报函数用于按照分层评价的方式计算不同战局情况的全局对抗回报值。

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