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龙图腾网恭喜上海私迪航空科技有限公司申请的专利一种基于自适应动态规划的智能无人集群系统最优一致性控制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：CN115685763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202211444686.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于自适应动态规划的智能无人集群系统最优一致性控制方法是由纪良浩;卢建松;张翠娟;杨莎莎;郭兴;于凤敏;于南翔;李华青设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应动态规划的智能无人集群系统最优一致性控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及多智能体系统控制领域，具体涉及一种基于自适应动态规划的智能无人集群系统最优一致性控制方法，包括：确定多智能体系统的拓扑结构与智能体的动力学方程，其中智能体的系统矩阵是未知的；系统拓扑图中包含有向生成树，并且有向生成树的根节点为领导者；根据系统状态定义智能体的局部跟踪误差以及局部跟踪误差的更新表达式，从而将一致性问题转化为跟踪控制问题；定义性能指标函数用来评估当前的控制策略，并根据当前的性能指标函数对控制策略进行优化；对系统在演化过程中的信息进行收集，并设计一个自适应动态规划算法用于近似智能体的控制策略与性能指标，根据控制策略对智能体状态进行更新，从而达到最优一致性。

本发明授权一种基于自适应动态规划的智能无人集群系统最优一致性控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应动态规划的智能无人集群系统最优一致性控制方法，其特征在于，包括：S1：将多智能体系统中的智能体分为两类，一类为领导者智能体，其不会接收到来自邻居智能体发送的信息，另一类为跟随者智能体，其会根据所接收到邻居智能体发送的信息对自身行为做出调整；所述每个智能体发送的信息包括自身的状态信息和控制策略；S2：通过智能体自身的传感器获取邻居跟随者智能体与领导者智能体之间状态信息，并根据状态信息计算智能体的局部跟踪误差；S3：为每个智能体设置用于存放其当前误差、下一时刻误差和控制策略的经验池；S4：根据智能体的发送信息和智能体之间的局部跟踪误差构造用于评价智能体当前控制策略优劣的动作状态值函数；S5：设计自适应动态规划算法计算用于评价智能体当前控制策略优劣的动作状态值函数，并通过梯度更新的方式来计迭代更新每个智能体的控制策略；所述自适应动态规划算法：使用自适应动态参数来调整自适应动态规划算法的动态因子ρl，动态因子ρl由小到大的变化，初始时，动态因子ρl从接近0开始，自适应动态规划算法通过值迭代找到可容许控制策略，然后随着动态因子ρl逐渐增大接近1，在可容许控制策略的基础上找到最优控制策略；该过程表示为：ρl＝tanhbIna+l其中，b表示第一常数，a表示第二常数，l表示迭代指数，a1且b0，动态因子ρl为从0到1的单调增加函数；设计自适应动态规划算法计算用于评价智能体当前控制策略优劣的动作状态值函数，并通过梯度更新的方式来计迭代更新每个智能体的控制策略，包括：初始化迭代指数l＝0，并为所有的智能体初始化一个任意的控制策略计算动作状态值函数： 其中，表示融入迭代指数的动作状态值函数，eik表示第k时刻智能体i的局部跟踪误差，μ表示智能体的发送的信息， 表示用来评价智能体在第k时刻控制策略的效用函数，τ表示强化学习中的折扣因子，eik+1表示下一时刻智能体i的局部跟踪误差；用动作状态价值函数更新控制策略： 其中，ri表示第i个智能体的效用函数；随着迭代的进行，若动作状态价值函数和控制策略都能够收敛到最优值，则智能体的学习过程完毕；S6：使用神经网络来分别近似控制策略和动作状态值函数，设置算法迭代的次数并重复执行S5中迭代更新动作状态值函数和控制策略的过程，当动作状态值函数与控制策略都收敛到一个足够小的值时，此时算法执行完毕，所有智能体获得最优的控制策略。

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