中国电子科技集团公司第十五研究所殷学强获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十五研究所申请的专利面向多智能体对抗优化的分层策略学习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：CN121659989B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610181952.0，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权面向多智能体对抗优化的分层策略学习系统是由殷学强;臧义华;马兴民设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向多智能体对抗优化的分层策略学习系统在说明书摘要公布了：本发明公开了面向多智能体对抗优化的分层策略学习系统，具体涉及模拟对抗领域，用于解决在多轮对抗仿真中难以从海量轨迹数据自动生成可复用结构化方案的问题；通过构建包含环境模型和实体集合的多智能体对抗仿真平台，对每轮对抗过程中的状态、观测、动作、奖励及约束信息进行统一采集并写入轨迹缓冲区，对轨迹数据执行基于收益变化与空间关系的时间分段和协同群组抽象，形成具有阶段结构的事件序列，将事件序列编码为场景特征并与方案模板库中的模板特征进行匹配，利用评价网络和规则描述向量确定事件到时间槽位、角色槽位与资源槽位的映射关系，生成结构化方案数据并转换为可由仿真平台解析执行的中间脚本指令序列。
本发明授权面向多智能体对抗优化的分层策略学习系统在权利要求书中公布了：1.面向多智能体对抗优化的分层策略学习系统，其特征在于，包括步骤： S1：构建环境模型和实体集合，利用多智能体强化学习获取多轮对抗时间步状态、动作及约束信息，并存入轨迹缓冲区； S2：基于轨迹缓冲区根据奖励、距离或约束事件变化划分时间区间，在时间区间内构建实体关系图得到协同群组，并在时间区间与协同群组组合上生成事件序列； S3：利用事件序列编码得到场景特征向量，将场景特征向量与方案模板库中模板匹配选定目标模板，并通过评价网络结合规则描述向量确定事件到时间槽位、角色槽位和资源槽位的映射结果； S4：依据目标模板及其事件到槽位映射结果生成结构化方案数据，根据规则描述向量对结构化方案数据进行一致性检查，并将检查后的结构化方案转换为按时间排序的中间脚本指令序列。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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