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龙图腾网获悉深圳雷霆数字娱乐有限公司申请的专利即时策略游戏的策略模型及其训练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：CN119185961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411047087.8，技术领域涉及：A63F13/847；该发明授权即时策略游戏的策略模型及其训练方法是由黄志伟设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本即时策略游戏的策略模型及其训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种即时策略游戏的策略模型，将RTS游戏描述为马尔可夫博弈形式；环境大小为，和分别表示网格的高度和宽度；状态空间为；全局观测空间为，表示实数空间，表示特征通道维度；联合动作空间为，表示控制单位的动作维度；状态转移函数为；奖励函数为；策略为；策略模型为。本发明解决现有技术中存在的问题，通过策略模型架构和训练方法的创新，能够以更低的计算资源开销进行训练，同时能够适应各种RTS游戏的设定。

本发明授权即时策略游戏的策略模型及其训练方法在权利要求书中公布了：1.一种即时策略游戏的策略模型，其特征在于： 将RTS游戏描述为马尔可夫博弈形式；环境大小表示为，其中和分别表示网格的高度和宽度；状态空间表示为；全局观测空间表示为，其中表示实数空间，表示特征通道维度；联合动作空间表示为，其中表示控制单位的动作维度；状态转移函数表示为；奖励函数表示为； 策略表示为；策略模型表示为； 将时间步的全局观测作为输入，策略模型将输出时间步的联合动作分布，在该联合动作分布上进行采样，获得的结果是在该时间步的联合动作； 定义游戏世界为的二维网格； 全局观测被表示为的特征图，每一个特征通道都表示游戏世界在任意二维网格位置上的某一游戏属性，和分别表示游戏世界的横纵坐标； 联合动作分布被表示为的动作图，表示策略模型输出的位于二维网格位置上的控制单位的动作分布；根据状态计算在时间步的联合动作掩码；对于任意二维网格位置：如果二维网格位置上没有属于本势力的控制单位，动作掩码为全零向量，表示所有动作都不可执行；如果二维网格位置上存在属于本势力的控制单位，动作掩码中为0的位置表示该控制单位不可执行对应的动作，为1的位置表示该控制单位可以执行对应的动作； 用于策略模型的人工神经网络包括编码器‑解码器网络、长短期记忆网络和多层全连接网络； 所述全局观测中，定义特征通道的游戏属性为： 1对于游戏中的每个势力与每个控制单位类别的组合，定义一个包含二元值的特征通道，该特征通道的每一个二维网格位置的值为0或1；其中，1表示二维网格位置上存在属于该势力的该类别的控制单位，0表示二维网格位置上没有属于该势力的该类别的控制单位； 2对于游戏中的地形属性，定义一个包含二元值的特征通道，该特征通道的每一个二维网格位置的值为0或1；其中，1表示二维网格位置不可通行，0表示二维网格位置可以通行； 3对于游戏中各势力的控制单位的血量属性，定义一个特征通道，该特征通道的每一个二维网格位置的值为一个实数；如果二维网格位置上存在控制单位，则该实数为该控制单位的血量；如果二维网格位置上没有控制单位，则该实数为0。

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