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龙图腾网获悉南京辉强新能源科技有限公司申请的专利基于模糊强化学习的多智能体系统预设时间编队控制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：CN119781302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510279102.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于模糊强化学习的多智能体系统预设时间编队控制方法是由熊师洵;张娜;吕沁设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊强化学习的多智能体系统预设时间编队控制方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于模糊强化学习的多智能体系统预设时间编队控制方法，所述方法包括：基于图论建立多智能体之间的通信网络；构建模糊逻辑系统；构建多智能体系统；以多智能体在预设时间内完成目标编队控制为目标，构建辅助函数和误差变换函数；定义最优编队控制理论，确定最优的性能指标函数，引入HJB方程求解最优的控制输入；应用ACI结构，设计标识符、批评者、行动者以及对应的更新规律，完成最优编队控制的参数矩阵更新。本申请能够实现在复杂环境中实现多智能体系统的鲁棒控制，从而确保多智能体系统在预设时间内达到目标编队，同时具备较强的抗干扰能力。

本发明授权基于模糊强化学习的多智能体系统预设时间编队控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊强化学习的多智能体系统预设时间编队控制方法，其特征在于，包括： S1、基于图论，建立多智能体之间的通信网络； S2、构建模糊逻辑系统； S3、构建多智能体系统，包括：构建多智能体的状态方程，基于多智能体状态方程构建编队误差方程以及设计引入编队误差的性能指标函数； S4、以多智能体在预设时间内完成目标编队控制为目标，构建辅助函数和误差变换函数； S5、定义最优编队控制理论，包括：在利用误差变化函数更新性能指标函数后定义最优的性能指标函数，引入HJB方程求解最优的控制输入； S6、应用ACI结构，结合模糊逻辑系统设计标识符、批评者、行动者以及对应的更新规律，完成最优编队控制的参数矩阵更新； 所述S3步骤包括： S31、构建多智能体系统状态方程，公式为：其中，表示系统状态，表示控制输出，表示未知连续非线性函数，表示外部干扰； S32、构建坐标变换方程： 其中，为跟踪误差，为领导者状态，表示领导者与智能体的相对位置； S33、构建编队误差方程，公式为： 其中，，如果存在协议，使得对于，是一个稳定时间，且为期望精度；表示第i个跟随者智能体的邻接矩阵；表示第i个智能体与其邻居智能体的通信联系权重；表示领导者和第i个智能体之间的通讯连接权重； S34、构建性能指标函数，公式为： 其中，表示折扣因子，和表示对称正定矩阵；对于多智能体系统，如果是连续的，，在集合上稳定，是有限的，则在上允许控制协议，表示为； 所述S4步骤包括： S41、为了实现多智能体系统的预设时间控制性能，构建辅助函数M： 其中，为设计参数，为规定时间；M在上严格递减，且当t=T时，；当0≤tT时，随着t在无限趋近于T，存在M的值无限趋近于1+；M是光滑的，M在所有时都是有界的； S42、构建误差变换函数，的构造如下：其中，是常数，且； 所述S41步骤还包括： 利用模糊逻辑系统计算每个智能体当前时刻的输出量，比较当前时刻每个智能体的输出量与预设阈值范围确定智能体的状态；所述智能体的状态包括良好、一般以及不佳； 判断状态确定为不佳的多智能体的数量占比是否大于第一预设比例；若大于，则在原构建的辅助函数基础上，选择第一预设系数以调整预设的规定时间以延长预设的规定时间，获取调整后辅助函数，公式为： 其中，为第一预设系数； 判断状态确定为良好的多智能体的数量占比是否大于第二预设比例；若大于，则在原构建的辅助函数基础上，选择第二预设系数以调整预设的规定时间以缩短预设的规定时间，获取调整后辅助函数，公式为： 其中，为第二预设系数； 所述S41步骤还包括： 采集当前环境数据；根据采集的环境数据自预设输出阈值库中匹配预设阈值范围，将匹配的预设阈值范围作为与每个智能体的输出量比较的预设阈值范围；所述预设输出阈值库中存储有不同环境数据条件下的预设阈值范围； 所述步骤S33中构建编队误差方程还包括： 确定目标编队控制的编队情景，所述编队情景包括：紧密编队、松散编队； 根据确定的目标编队控制的编队情景匹配预设的编队误差系数权重组合；所述紧密编队匹配预设的编队误差系数权重组合为第一权重组合，松散编队匹配预设的编队误差系数权重组合为第二权重组合；其中，相比于第二权重组合，第一权重组合中的领导者与智能体之间跟踪误差对应的权重和智能体与智能体之间跟踪误差对应的权重之比更大； 利用匹配的预设的编队误差系数权重组合为构建的编队误差方程的权重进行赋值处理。

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