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龙图腾网获悉中国人民解放军93184部队申请的专利基于强化学习的集群协同围猎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：CN119687727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411843604.2，技术领域涉及：F41G9/02；该发明授权基于强化学习的集群协同围猎方法是由张正勇;张菁;陈小玉;车晓军;贺诚;王睿甲;黄俊;翁世倩设计研发完成，并于2024-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的集群协同围猎方法在说明书摘要公布了：本发明属于强化学习的技术领域，具体公开了一种基于强化学习的集群协同围猎方法，包括：初始化围猎智能体的策略神经网络和进攻智能体的初始状态；在围猎智能体和进攻智能体各自执行所选取动作后，确定围猎智能体获得的奖励并基于奖励更新策略神经网络的动作价值函数和状态价值函数，以对策略神经网络进行训练；在策略神经网络的目标损失函数收敛的情况下，将策略神经网络迁移到博弈对抗场景中进行测试；基于策略神经网络围猎智能体在场景测试中达到集群协同围猎要求的情况下，确定策略神经网络实现了围猎智能体的集群协同围猎。本方案解决了不对称条件下围猎双方的混合纳什均衡策略求解的技术难题。

本发明授权基于强化学习的集群协同围猎方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的集群协同围猎方法，其特征在于，包括： 在博弈对抗场景中构建围猎智能体和进攻智能体，并初始化所述围猎智能体的策略神经网络和所述进攻智能体的初始状态，其中，所述围猎智能体和所述进攻智能体均执行搜索歼敌任务；构建进攻智能体，包括：构建基于预设作战策略的进攻智能体，确定进攻智能体的输入状态，其中，所述进攻智能体的输入状态包括每个进攻智能体的位置信息、各个进攻智能体之间的距离矩阵、在进攻智能体探测器下探测到的全部围猎智能体的位置信息以及各个进攻智能体与全部围猎智能体之间的距离矩阵； 在马尔可夫决策中，利用所述策略神经网络的策略函数进行围猎智能体的动作选取并基于预设对战策略进行进攻智能体的动作选取，在所述围猎智能体和所述进攻智能体各自执行所选取动作后，确定所述围猎智能体获得的奖励并基于所述奖励更新所述策略神经网络的动作价值函数和状态价值函数，以对所述策略神经网络进行训练；对所述策略神经网络进行训练，包括：将所述围猎智能体的当前时刻状态、执行动作、牵引性奖励和下一时刻状态作为经验保存在共享经验池中；在共享经验池中的经验量达到预设训练量的情况下，所述围猎智能体分批次从所述共享经验池中抽取样本进行学习，并根据当前训练效果确定所述策略神经网络的更新幅度；按照所述更新幅度更新策略神经网络的策略函数、动作价值函数和状态价值函数； 在所述策略神经网络的目标损失函数收敛的情况下，将所述策略神经网络迁移到博弈对抗场景中进行测试，其中，所述目标损失函数根据所述策略函数、所述动作价值函数、所述状态价值函数确定； 基于所述策略神经网络所述围猎智能体在场景测试中达到集群协同围猎要求的情况下，确定所述策略神经网络实现了所述围猎智能体的集群协同围猎。

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