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龙图腾网获悉中国空间技术研究院申请的专利基于纳什均衡选择的高效分布式顶点覆盖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：CN116523050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310518857.1，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于纳什均衡选择的高效分布式顶点覆盖方法是由孙昌浩;周庆瑞;刁靖东;郑威;冯宇婷设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于纳什均衡选择的高效分布式顶点覆盖方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于纳什均衡选择的高效分布式顶点覆盖方法，包括：以顶点权值之和与对未覆盖边的惩罚作为指标，在分布式网络系统中建立最小加权顶点覆盖问题的全局优化模型；将所述全局优化模型转化为基于网络序数势博弈的分布式协同决策模型；确定分布式网络系统中各顶点的邻居集合并初始化行动；通过各顶点与邻居通信获得邻居的行动信息，并对各顶点的行动进行迭代更新，直至所有顶点的个体行动都不再变化，得到优化的纳什均衡覆盖方案。根据本发明实施例的方案，在分布式环境下实现不依赖集中式节点与全局信息的最小加权顶点覆盖问题近似最优方案的高效求解，仅利用邻域信息与局部交互实现高效协同顶点覆盖。

本发明授权基于纳什均衡选择的高效分布式顶点覆盖方法在权利要求书中公布了：1.一种基于纳什均衡选择的高效分布式顶点覆盖方法，包括： 以顶点权值之和与对未覆盖边的惩罚作为指标，在分布式网络系统中建立最小加权顶点覆盖问题的全局优化模型； 将所述全局优化模型转化为基于网络序数势博弈的分布式协同决策模型； 确定分布式网络系统中各顶点的邻居集合并初始化行动； 通过各顶点与邻居通信获得邻居的行动信息，并对各顶点的行动进行迭代更新，直至所有顶点的个体行动都不再变化，得到优化的纳什均衡覆盖方案； 所述将所述全局优化模型转化为基于网络序数势博弈的分布式协同决策模型，包括： 建立博弈参与者集合，将无向连通图中每一顶点作为具有通信 与计算能力的博弈参与者，则博弈参与者集合；其中，表示分布式网络系 统的点集 建立通信拓扑，当顶点与间存在连接边时，博弈参与者与之间存在通信连 接，则；否则； 建立行动集，每一博弈参与者具有相同的行动集合，其中表示，表示；其中，表示点集的一个顶点覆盖的子集； 建立支付函数，将设计为以博弈参与者的零邻居个数为 指标的分段函数，如下式： 其中，表示顶点的度，支付函数仅依赖于博弈参与者的邻域信息，为邻居的联合行动，为顶点的邻域，为顶点的权值； 建立势函数，对于任意顶点覆盖方案，定义势函数为，为全局 评价指标； 所述确定分布式网络系统中各顶点的邻居集合并初始化行动，包括： 确定各博弈参与者的邻居集合，并初始化其行动为，其中表示迭代次数； 对各顶点的行动进行更新包括： 各顶点与邻居通信获得其行动信息，计算零邻居数、局部支付值、最佳应对遗憾值，并将计算结果发送至各邻居； 各顶点利用其零邻居信息判断自身类型，并利用遗憾值生成虚拟遗憾值，并将自身类型和生成的虚拟遗憾值发送至各邻居； 各顶点为自身及邻居计算比较因子，利用比较因子生成评价因子，根据其评价因子生成试探行动，并利用试探行动更新当前行动。

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