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龙图腾网恭喜苏州大学申请的专利一种基于飞行策略的智能体随机探索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：CN114880946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210610697.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于飞行策略的智能体随机探索方法是由刘全;顾子贤;朱斐设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于飞行策略的智能体随机探索方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于飞行策略的智能体随机探索方法，包括通过世界环境采集智能体当前的信息，对图像或向量信息进行处理，获得量化后的机器人的位置信息、障碍物分布信息，以及给定目的地信息，对通过数据量化分析，获得距离目的地的差值，以智能体所在的位置作为智能体的状态s，智能体的运动方向作为动作a；根据智能体学习过程确定的到达目的地的运动策略，实现智能体的运动控制。

本发明授权一种基于飞行策略的智能体随机探索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于飞行策略的智能体随机探索方法，其特征在于，包括如下步骤：S1,通过世界环境采集智能体当前的信息，对图像或向量信息进行处理，获得量化后的智能体的位置信息、障碍物分布信息，以及给定目的地信息；S2,通过数据量化分析，获得距离目的地的差值，以智能体所在的位置作为智能体的状态s，智能体的运动方向作为动作a；S3,当前状态s下从策略网络中选择对应的当前动作a，根据飞行方法选择飞行步长Step，执行动作a，得到相应奖赏r并且迁移到下一状态s'，再根据行为策略μa|s选择下一状态s'对应的下一动作a'，重复上述过程Step次；S4,根据智能体评估函数Qmaxa′st,a′得到智能体当前状态下最优动作的值函数大小，生成路径调整条件，根据路径调整条件进行路径调整；S5,根据路径调整后的动作afly，将经验st,at,rt+1,st+1,d进行存放，其中d为状态终止判定，根据环境所给予的反馈，代表智能体无法在环境中继续执行动作；S6,从存放经验的经验池采样训练数据，从环境中获得采样样本e＝si,ai,ri+1,si+1，计算当前状态值函数的预测值yi；S7，根据步骤S3至步骤S6中学习到的信息，进行策略网络的迭代更新，根据损失函数Ltθt＝E[δ2]计算其梯度，该损失函数是预测值yi与对应真实值之间的集合距离，梯度表示预测值网络各参数的更新方向，作用是通过多次的梯度下降法使智能体网络收敛，利用梯度下降法的公式更新参数：S8，根据上述S1-S7智能体学习过程，确定到达目的地的运动策略，即智能体在每个状态的动作值，实现智能体的运动控制。

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