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龙图腾网获悉易通星云(北京)科技发展有限公司申请的专利基于多智能体体系动态构建作战资源的仿真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：CN119090368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411417349.5，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权基于多智能体体系动态构建作战资源的仿真系统是由赵韶平;宋晓彤;温昆荣;王寅;陈洪博设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体体系动态构建作战资源的仿真系统在说明书摘要公布了：基于多智能体体系动态构建作战资源的仿真系统，包括作战中心服务器和多智能体系统，所述作战中心服务器包括指挥单元、保障单元、分析单元和多个作战单元，指挥单元发出模拟作战任务；保障单元生成作战保障信息，模拟作战任务和作战保障信息称为模拟作战信息；分析单元根据每个作战单元的可用作战资源生成模拟作战编组信息；模拟作战编组信息包括作战智能体和作战指挥图谱；多智能体系统包括每个作战单元对应的智能体；多智能体系统根据模拟作战编组信息接入对应的智能体，并建立指挥关系。本发明实现了资源的高效调度和管理，增强系统的灵活性和可靠性。

本发明授权基于多智能体体系动态构建作战资源的仿真系统在权利要求书中公布了：1.基于多智能体体系动态构建作战资源的仿真系统，其特征在于，包括作战中心服务器和多智能体系统， 所述作战中心服务器包括指挥单元、保障单元、分析单元和多个作战单元，所述指挥单元用于发出模拟作战任务；所述保障单元根据所述模拟作战任务，生成作战保障信息，模拟作战任务和作战保障信息称为模拟作战信息；所述分析单元根据模拟作战任务确认目标作战区域，并将模拟作战信息发送至目标作战区域对应的作战单元，接收到模拟作战信息的作战单元根据模拟作战信息得到当前作战单元的可用作战资源，每个作战单元对应的作战资源包括每个作战单元对应的智能体；所述分析单元根据每个作战单元的可用作战资源生成模拟作战编组信息；所述模拟作战编组信息包括作战智能体和作战指挥图谱，作战指挥图谱包括每个作战智能体以及作战单元的指挥关系； 所述多智能体系统包括每个作战单元对应的智能体；所述多智能体系统根据模拟作战编组信息接入对应的智能体，并建立指挥关系； 所述分析单元根据每个作战单元的可用作战资源生成模拟作战编组信息时，通过资源推荐模型的混合推荐方法，在更新作战指挥图谱中选择目标作战指挥图谱中的实体和关系，具体包括，所述分析单元将更新作战指挥图谱中实体和关系映射到低维向量空间中，然后所述分析单元采用机器学习算法将每个作战单元的可用作战资源、以及更新作战指挥图谱中映射到低维向量空间中的实体和关系对应的向量进行相似性计算和推荐，得到最佳资源方案，即目标作战指挥图谱；模拟作战编组信息中的作战指挥图谱为目标作战指挥图谱；更新作战指挥图谱为图谱建设单元生成的作战指挥图谱； 所述分析单元包括资源推荐模型，所述分析单元基于资源推荐模型构建目标资源推荐模型，并进行资源推荐，具体过程包括， 步骤A，所述分析单元获取历史作战资源交互数据和更新作战指挥图谱，对资源推荐模型进行训练，优化模型参数，得到第一推荐模型；所述分析单元获取更新作战指挥图谱时，将更新作战指挥图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中，所述分析单元采用机器学习算法捕捉实体之间的深层次关联，为所述分析单元提供语义信息；在步骤A中，所述分析单元利用历史作战资源交互数据对资源推荐模型进行训练，调整实体的位置，使同一作战单元的偏好实体在向量空间中的距离更近； 步骤B，所述分析单元根据历史作战资源交互数据和更新作战指挥图谱，对第一推荐模型的资源推荐效果进行验证；当资源推荐效果达到第一效果时，第一推荐模型为目标推荐模型；当资源推荐效果未达到第一效果时，继续执行步骤A，对资源推荐模型进行训练，优化模型参数； 步骤C，所述分析单元通过目标推荐模型进行资源推荐，得到模拟作战编组信息； 所述分析单元采用机器学习算法捕捉实体之间的深层次关联，为所述分析单元提供丰富的语义信息，具体包括，通过图神经网络算法做关联分析和推断，并利用关联规则、支持向量机做补充，提供额外的规则或判定依据；或通过图神经网络和处理规则来处理复杂的多跳关系和实体关联，实现推荐，即使用图神经网络进行关系推断，并利用关联规则或支持向量机进行补充，提供额外的规则或判定依据。

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