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龙图腾网获悉杭州萧山国际机场有限公司;浙江省机场集团有限公司;北京航空航天大学杭州创新研究院申请的专利多智能体强化学习的联合调度方法和网络模型构建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：CN121414088B 。

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：202512017196.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权多智能体强化学习的联合调度方法和网络模型构建方法是由楼千凯;林起屹南;朴敏楠;连傲哲;李海丰;徐欣玥;王希;郝飞燕设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本多智能体强化学习的联合调度方法和网络模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机场地面调度优化技术领域，具体公开了一种多智能体强化学习的联合调度方法和网络模型构建方法。该方法包括：构建包含策略网络、价值网络、停机位冲突评估网络和滑行路径冲突评估网络的联合调度网络模型；基于历史航班数据构建训练样本集，并预计算基准滑行时间；在仿真环境中运行模型以收集经验数据；基于采样数据，通过一个同时优化即时奖励、停机位冲突代价与滑行路径冲突代价的混合优势函数来更新网络参数。本发明通过多智能体协同学习与双冲突代价约束机制，实现了停机位分配与滑行道规划的联合动态优化，有效提升了机场场面运行的整体效率与安全性。

本发明授权多智能体强化学习的联合调度方法和网络模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种多智能体强化学习的联合调度网络模型构建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S100，构建联合调度网络模型并初始化模型参数；所述联合调度网络模型包括：策略网络、价值网络、停机位冲突评估网络和滑行路径冲突评估网络； S200，基于历史航班数据构建训练样本集，并基于机场布局信息预计算基准滑行时间； S300，基于训练样本集与预计算的基准滑行时间，在仿真环境中运行所述联合调度网络模型，收集经验数据并存储至经验回放缓冲区； S400，在一个训练回合结束后，从经验回放缓冲区中采样批次数据，计算混合优势函数，并以此更新所述联合调度网络模型的参数，所述混合优势函数被构造为用于同时优化即时奖励、停机位冲突代价与滑行路径冲突代价； S400具体包括： 在一个训练回合结束后，从所述经验回放缓冲区中采样一批经验轨迹片段； 基于采样的经验轨迹片段，通过广义优势估计方法，计算价值优势函数、停机位冲突状态优势函数和滑行路径冲突状态优势函数；其中，所述价值优势函数基于状态价值预测值和即时奖励计算得到，所述停机位冲突状态优势函数基于停机位冲突代价预测值和即时停机位冲突代价计算得到，滑行路径冲突状态优势函数基于滑行路径冲突代价预测值和即时滑行路径冲突代价计算得到； 基于计算得到的各优势函数，结合动态调整的拉格朗日乘子，构建混合优势函数； 基于混合优势函数，分别更新所述策略网络、价值网络、停机位冲突评估网络和滑行路径冲突评估网络以及所述拉格朗日乘子的参数。

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杭州萧山国际机场有限公司;浙江省机场集团有限公司;北京航空航天大学杭州创新研究院，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市萧山国际机场内；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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