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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于分布式训练框架的智能决策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：CN119831048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411953175.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于分布式训练框架的智能决策方法及系统是由唐洪松;何召锋;项刘宇;吴惠甲;杨耀东;张俊格;毕科设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式训练框架的智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于分布式训练框架的智能决策方法及系统，属于人工智能和分布式计算领域，分布式训练框架包括采样器、学习器和协调服务器。智能决策方法包括：从第一策略集中选择k个策略作为训练策略，确定每个训练策略对应的采样器和学习器。将每个训练策略分别与目标策略作为一组进行对抗采样得到第一采样数据。基于第一采样数据对学习器进行训练得到学习器的网络模型参数，对网络模型参数进行聚合得到全局模型参数。将全局模型参数发送至各个学习器和各个采样器进行迭代训练得到满足预设收敛条件的目标策略集。本公开通过将同步采样与分布式并行计算相结合，使智能决策适用于复杂的军事对抗博弈场景，显著提升了策略多样性的优化效果。

本发明授权基于分布式训练框架的智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式训练框架的智能决策方法，其特征在于，所述分布式训练框架包括采样器、学习器和协调服务器，所述采样器、所述学习器有多个； 所述智能决策方法包括： 从第一策略集中选择k个策略作为训练策略，确定每个训练策略对应的采样器和学习器；所述第一策略集为博弈环境中初始化的策略集； 将每个训练策略分别与目标策略作为一组进行对抗采样得到第一采样数据，所述目标策略为第一策略集中的策略，所述目标策略与k个训练策略不同；每个训练策略对应一组并行的分布式仿真交互环境、一个或多个采样器以及一个学习器； 基于所述第一采样数据对学习器进行训练得到学习器的网络模型参数，对网络模型参数进行聚合得到全局模型参数； 将所述全局模型参数发送至各个学习器和各个采样器进行迭代训练得到满足预设收敛条件的目标策略集； 所述第一采样数据包括第一部分采样数据和第二部分采样数据，第k个训练策略有m个采样器，第一采样数据为各个采样器采集的数据，第二部分采样数据包括目标策略与训练策略的期望胜率； 所述基于所述第一采样数据对学习器进行训练得到学习器的网络模型参数，包括： 对于第k个学习器： 将第一部分采样数据发送至第k个训练策略对应学习器的样本池进行训练；将第二部分采样数据中的期望胜率发送至协调服务器进行数据处理，以使得所述协调服务器根据m个采样器发送的期望胜率计算整体多样性得分，并将整体多样性得分发送至学习器的样本池进行训练； 各个学习器基于样本池中的k组整体多样性得分进行训练得到各自的网络模型训练参数；所述k组整体多样性得分为协调服务器基于k组第二部分采样数据中的期望胜率计算得到； 所述对网络模型参数进行聚合得到全局模型参数，包括： 分布式训练框架中的k个学习器将各自的网络模型参数发送至协调服务器，协调服务器对k个网络模型参数进行聚合得到全局模型参数。

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