中国科学院自动化研究所杨阳获国家专利权
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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多智能体决策的可解释分析方法、装置和电子设备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:CN119962693B 。
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:202510438581.5,技术领域涉及:G06N5/045;该发明授权多智能体决策的可解释分析方法、装置和电子设备是由杨阳;白江波;章路;张文生设计研发完成,并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本多智能体决策的可解释分析方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了:本发明提供一种多智能体决策的可解释分析方法、装置和电子设备,涉及人工智能技术领域。方法包括:获取多个智能体在执行任务过程中的实时状态数据和实时决策数据;将所述实时状态数据输入至预先训练的时间序列编码器中,通过所述预先训练的时间序列编码器将所述实时状态数据转换为因果图网络;所述因果图网络中包含各所述智能体之间、以及各所述智能体与任务目标之间的因果关系;根据所述实时状态数据和所述实时决策数据,确定各所述智能体的每个状态特征分别对决策的贡献;根据所述因果图网络和各所述智能体的每个状态特征分别对决策的贡献,生成多粒度可视化决策路径。
本发明授权多智能体决策的可解释分析方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了:1.一种多智能体决策的可解释分析方法,其特征在于,包括: 获取多个智能体在执行任务过程中的实时状态数据和实时决策数据; 将所述实时状态数据输入至预先训练的时间序列编码器中,通过所述预先训练的时间序列编码器将所述实时状态数据转换为因果图网络;所述因果图网络中包含各所述智能体之间、以及各所述智能体与任务目标之间的因果关系; 根据所述实时状态数据和所述实时决策数据,确定各所述智能体的每个状态特征分别对决策的贡献; 根据所述因果图网络和各所述智能体的每个状态特征分别对决策的贡献,生成多粒度可视化决策路径,其中,包括: 根据所述因果图网络,确定重要智能体;根据各所述智能体的每个状态特征分别对决策的贡献,确定各所述智能体分别对应的重要状态特征;根据所述重要智能体和所述重要状态特征,生成多粒度可视化决策路径;其中,所述重要智能体的重要状态特征为速度; 所述预先训练的时间序列编码器的训练步骤包括: 获取多段样本状态数据;每段所述样本状态数据中包含一段时间序列下多个样本智能体的状态数据; 分别将每段所述样本状态数据划分为包含多个预设时间步长的序列片段; 在每轮迭代中,选取多个所述序列片段输入至待训练的时间序列编码器中,输出预测的因果图网络,将所述预测的因果图网络和选取的序列片段输入至待训练的解码器中,输出各所述选取的序列片段分别对应的下一个时刻的预测状态数据; 根据所述下一个时刻的预测状态数据与所述样本状态数据中下一个时刻的真实状态数据之间的差异,调整所述待训练的时间序列编码器和所述待训练的解码器的参数,进入下一轮迭代,直至停止迭代,得到训练完成的时间序列编码器。
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