同济大学田雨获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于多智能体仿真的低空交通基础设施网络布局优化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：CN121562427B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610076758.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多智能体仿真的低空交通基础设施网络布局优化方法是由田雨;王俊哲;凌建明;赵鸿铎;刘诗福;赵海东;巫昱宸;付智勇;覃彦凯设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多智能体仿真的低空交通基础设施网络布局优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于多智能体仿真的低空交通基础设施网络布局优化方法，包括：通过生成式模型生成布局；利用生成的布局对多智能体进行强化学习算法模拟人、车、飞行器等智能体在布局下的动态行为，利用强化学习后的智能体来优化生成模型，使得生成模型生成令每个智能体输出最大价值的布局。有效解决了低空基础设施布局的"组合爆炸"难题，确保空地资源一体化高效利用。
本发明授权基于多智能体仿真的低空交通基础设施网络布局优化方法在权利要求书中公布了：1.基于多智能体仿真的低空交通基础设施网络布局优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 创建若干智能体；所述智能体包括人、车辆、无人机、垂直起降载人飞机；每个智能体的状态包括智能体在布局中的位置，每个智能体的动作包括智能体在布局中的速度大小和速度方向； 利用生成模型生成布局F1，将F1作为每个智能体的所处环境，并利用DDPG算法对每个智能体进行强化学习；DDPG算法中包含A网络和C网络，C网络用于输出每个智能体处于每个状态和动作时的价值，A网络通过C网络输出的价值进行参数更新；强化学习后每个智能体的C网络输出的最大价值，作为每个智能体的评估指标Q1； 再次利用生成模型生成布局F2，将F2作为每个智能体的所处环境并再次进行强化学习并得到每个智能体的评估指标Q2；其中，再次进行强化学习时，每个智能体的A网络利用所有智能体的Q1进行参数更新，使得不同智能体之间的Q2差异最小； 根据所有智能体分别对应的Q2与Q1的差异，判断F2是否为标签；当F2是标签时，利用不同智能体的Q2之间的差异，将生成模型输出的F1拟合成F2； 利用生成模型获取低空交通基础设施网络布局。
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