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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的群智涌现建模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：CN121072584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511147186.8，技术领域涉及：G06N3/008；该发明授权一种基于物理信息神经网络的群智涌现建模方法及系统是由徐诚;靳紫轩;王然;全淑贤设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的群智涌现建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于物理信息神经网络的群智涌现建模方法及系统，属于计算机科学与机器人技术领域。该发明首先通过将偏微分方程作为硬性约束嵌入神经网络训练过程，确保模型输出严格符合物理规律，避免产生违背物理常识的策略行为，从根本上提升了系统的可解释性与工程可靠性；其次，物理建模提供了系统演化的先验信息，有效降低了对大规模训练数据的依赖，尤其适用于数据获取困难或环境复杂的实际应用场景，可在有限样本条件下实现高效训练；最后，优化过程中以物理约束为引导，显著减少无效探索与训练过程中的波动，使模型能快速收敛至高质量策略解，提升整体训练效率与任务达成速度。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的群智涌现建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的群智涌现建模方法，其特征在于，所述方法包括： S1、根据群智机器人系统的动态演化过程，通过偏微分方程，建立群体行为的物理约束模型； S2、根据所述群体行为的物理约束模型，通过物理信息神经网络进行单一环境的训练，得到群体行为训练模型； S3、根据所述群体行为训练模型，通过交互环境训练，得到群智模型； 所述群体行为的物理约束模型，包括：复合密度场模型； 所述复合密度场模型由目标引导势场、传感器探测势场、群体协作势场及任务附加约束势场组成； 所述目标引导势场，包括： 1 式中：代表目标引导势场，代表目标场衰减系数，dx代表群智机器人与目标位置的横坐标差，dy代表群智机器人与目标位置的纵坐标差； 所述传感器探测势场，包括： 2 式中：代表传感器探测势场，代表传感器场强度系数，代表防除零常数，代表传感器到障碍物的距离，代表角度敏感度系数，代表目标方向与群智机器人当前朝向的偏差角； 所述群体协作势场，包括： 3 式中：代表群体协作势场，代表系统中群智机器人个数，代表当前群智机器人与第i个群智机器人之间的欧式距离，代表密度场的强度系数，代表密度场的衰减速率系数，代表群智机器人间的理想间距。

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