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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种图注意力与双Q网络驱动的智能体动态资源分配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：CN120218573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510696264.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种图注意力与双Q网络驱动的智能体动态资源分配方法是由徐雪松;熊宇;王煜坤;郑新;刘天朔设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图注意力与双Q网络驱动的智能体动态资源分配方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图注意力与双Q网络驱动的智能体动态资源分配方法，该方法应用于边缘服务器中，包括：接收中央控制平台下发的任务信息以及智能体实时上传的状态信息；通过自注意力机制生成状态信息与任务信息的图结构，将图结构依次经过图卷积网络、图注意力网络得到边的注意力权重；基于边的注意力权重计算出任务与智能体之间的匹配注意力权重；基于匹配注意力权重和智能体的个体Q值，计算综合Q值；双深度Q网络中的当前网络基于综合Q值选择智能体在对应状态下的对应动作，双深度Q网络中的目标网络计算出动作的评估价值；状态包括状态信息和任务信息，动作为智能体执行任务；基于对应状态下评估价值最高的动作，为智能体实时分配对应的任务。

本发明授权一种图注意力与双Q网络驱动的智能体动态资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种图注意力与双Q网络驱动的智能体动态资源分配方法，应用于边缘服务器中，其特征在于，包括： S1：接收中央控制平台下发的任务信息以及智能体实时上传的状态信息；智能体包括无人机集群和或无人车； S2：通过自注意力机制生成状态信息与任务信息的图结构，将图结构依次经过图卷积网络、图注意力网络得到边的注意力权重；基于边的注意力权重计算出任务与智能体之间的匹配注意力权重； 所述通过自注意力机制生成状态信息与任务信息的图结构包括： 分别对状态信息、任务信息进行特征嵌入，得到智能体状态特征表示、任务特征表示； 将智能体状态特征表示、任务特征表示作为图结构的节点，将智能体状态特征表示与任务特征表示之间的连接关系作为图结构的边； 连接关系计算包括： 将任务特征表示与第一参数矩阵相乘，将智能体状态特征表示与第二参数矩阵相乘； 将两个乘积相乘，并除以特征维度的平方根，得到第一比值； 将第一比值经过softmax函数，得到边的权重； 遍历所有任务特征表示，计算出所有任务特征表示与各智能体状态特征表示之间边的权重，得到状态信息与任务信息的亲和矩阵； 得到匹配注意力权重的过程包括： 使用k-means聚类算法动态调整图结构中各节点之间的边； 对亲和矩阵进行标准化处理，得到图的邻接矩阵； 将调整后的图结构输入至图卷积网络，在图卷积网络中，将图结构的邻接矩阵与图结构中任意一个节点的特征表示、第三参数矩阵相乘，将所得的第一乘积经过ReLU激活函数，更新对应节点的特征表示； 遍历图结构中所有的节点，更新所有节点的特征表示，得到图的嵌入表示； 将图的嵌入表示输入至图注意力网络，在图注意力网络中，将图的嵌入表示与第三参数矩阵相乘，将所得的第二乘积经过LeakyReLU激活函数，得到图中边的注意力权重； 基于边的注意力权重计算出任务与智能体之间的匹配注意力权重； S3：基于匹配注意力权重和智能体的个体Q值，计算综合Q值； S4：双深度Q网络中的当前网络基于综合Q值选择智能体在对应状态下的对应动作，双深度Q网络中的目标网络计算出动作的评估价值；状态包括状态信息和任务信息，动作为智能体执行任务； S5：基于对应状态下评估价值最高的动作，为智能体实时分配对应的任务。

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