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龙图腾网获悉江苏电力信息技术有限公司申请的专利一种基于多智能体协同的信息系统检修方案生成方法及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：CN120875848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511375583.0，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于多智能体协同的信息系统检修方案生成方法及系统是由章路进;戚林成;张小坚;曾锃;李辉;贺敬伟;孙祥刚;石磊;吴彬彬;柴新设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体协同的信息系统检修方案生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多智能体协同的信息系统检修方案生成方法及系统，涉及设备状态检修技术领域，方法包括：收集信息系统中各个组件的状态数据和历史检修记录；根据状态数据和历史检修记录，构建时序特征；构建NARX‑AD模型；通过NARX‑AD模型，判断信息系统是否出现故障，若是；对信息系统的检修成本进行预测，否则，继续监控；根据信息系统的故障类型，通过预训练的人工神经网络，对信息系统的检修成本进行预测；以最小化检修成本为目标，参考多维马尔可夫决策过程，构建信息系统的检修环境；基于检修环境，通过多智能体深度强化学习算法，确定信息系统的检修方案；根据检修方案，对信息系统进行修复。

本发明授权一种基于多智能体协同的信息系统检修方案生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体协同的信息系统检修方案生成方法，其特征在于，包括： S1：收集信息系统中各个组件的状态数据和历史检修记录； S2：根据所述状态数据和所述历史检修记录，构建时序特征； S3：构建NARX-AD模型； S4：根据所述时序特征，通过所述NARX-AD模型，判断所述信息系统是否出现故障；若是，进入步骤S5；否则，继续监控； S5：根据所述信息系统的故障类型，通过预训练的人工神经网络，确定所述信息系统的检修成本； S6：以最小化所述检修成本为目标，参考多维马尔可夫决策过程，构建所述信息系统的检修环境； 所述S6具体包括： S601：根据所述信息系统中各个组件的状态数据，定义所述信息系统的状态空间； S602：根据所述信息系统中各个组件的检修动作，定义所述信息系统的动作空间； S603：根据所述信息系统中各个组件的状态转移矩阵，定义所述信息系统的状态转移函数； S604：根据所述信息系统的检修成本，定义所述信息系统的奖励函数； S605：定义折扣因子； S606：根据所述状态空间、所述动作空间、所述状态转移函数、所述奖励函数以及所述折扣因子，确定所述信息系统的检修环境； S7：基于所述检修环境，通过多智能体深度强化学习算法，确定所述信息系统的检修方案； S8：根据所述检修方案，对所述信息系统进行修复。

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