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龙图腾网获悉集美大学申请的专利一种无人集群对抗作战决策方法、装置及程序产品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：CN121348781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511912515.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种无人集群对抗作战决策方法、装置及程序产品是由王维军;袁心悦;杨神化;武思吉;王浦设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人集群对抗作战决策方法、装置及程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无人集群对抗作战决策方法、装置及程序产品，涉及无人集群控制技术领域，该方法包括：通过预定的长期规划层下达当前作战阶段的作战任务指令；根据作战任务指令部署无人集群中各无人作战单元对作战目标进行实时探测以获取无人集群的短期作战状态数据；将短期作战状态数据输入预定的短期决策层，通过短期决策层输出各无人作战单元的即时战术动作；通过执行即时战术动作完成当前作战阶段后，评估全局任务进度状态并传输至长期规划层，通过长期规划层调整长期规划动作。本发明解决了现有技术难以建立长期规划与短期决策之间的信息交互，导致无人集群对抗作战决策效率低的问题。

本发明授权一种无人集群对抗作战决策方法、装置及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种无人集群对抗作战决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过预定博弈增强分层强化学习架构的长期规划层下达当前作战阶段的作战任务指令；所述作战任务指令包括任务优先级、资源分配指令和或对抗指令； 根据所述作战任务指令部署无人集群中各无人作战单元对作战目标进行实时探测以获取无人集群的短期作战状态数据；所述短期作战状态数据包括障碍物信息、目标毁伤状态、友邻单元位置和或敌方威胁评估； 将所述短期作战状态数据输入预定博弈增强分层强化学习架构的短期决策层，所述短期决策层通过预定的深度强化学习算法输出各无人作战单元的即时战术动作；所述深度强化学习算法包括预定的短期决策目标函数，所述短期决策目标函数通过如下公式计算： ， ， 式中，表示在短期策略下执行给定即时战术动作的期望回报；为期望函数；表示短期策略的策略熵，为策略熵的权重系数；表示短期奖励；表示躲避成功得分，为躲避成功得分的权重系数；表示目标打击效果分数，为目标打击效果分数的权重系数；表示任务失败惩罚值，为任务失败惩罚值的权重系数；表示敌方干扰模拟值，为敌方干扰模拟值的权重系数； 通过执行所述即时战术动作完成当前作战阶段作战任务指令后，评估全局任务进度状态，所述全局任务进度状态包括任务完成进度、资源剩余量、敌方部署变化和或博弈模型及作战耗时； 将所述全局任务进度状态传输至所述长期规划层，所述长期规划层通过预定的基于博弈增强策略梯度的强化学习算法调整长期规划动作；所述基于博弈增强策略梯度的强化学习算法包括预定的长期策略目标函数，所述长期策略目标函数通过如下公式进行计算： ， ， 式中，为在长期策略下执行给定长期规划动作的期望回报，为期望函数；为长期总奖励；为集群任务完成率，为集群任务完成率的权重系数；为资源调度偏差，为资源调度偏差的权重系数；为博弈优势得分，为博弈优势得分的权重系数；为集群损耗值，为集群损耗值的权重系数。

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