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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于强化学习的多无人机协同对抗学习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：CN119443202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411580804.3，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权一种基于强化学习的多无人机协同对抗学习方法是由袁雷;俞扬;周志华;杨博涵;张子谦;薛瑞奇;吴智超设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的多无人机协同对抗学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于强化学习的多无人机协同对抗学习方法，设计基于多智能体间的通信机制并结合长短期记忆网络的特征聚合提取模块，准确高效地提取战场态势特征；采用分层强化学习方法，引入底层机动控制模块和上层作战决策模块，分别实现底层控制和上层决策，基于高效环境并行模块进行训练，提升复杂作战场景下的作战策略训练效率；此外，通过基于种群演化多样化的多智能体博弈训练模块提升了作战策略的泛化能力。本发明能够有效提取战场态势特征，进行高效协同作战训练，从而适应复杂多变的战场环境，提高无人机自主协同作战的泛化能力。

本发明授权一种基于强化学习的多无人机协同对抗学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的多无人机协同对抗学习方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，根据当前训练任务，初始化底层机动控制模块或上层作战决策模块，随机初始化神经网络与优化器的参数或者加载检查点继续训练；步骤2，若当前训练任务为优化上层作战决策模块，则初始化种群演化多样化的多智能体博弈训练模块，种群演化多样化的多智能体博弈训练模块用来提升上层作战决策模块的实战效果；否则进入下一步骤；步骤3，启动高效环境并行模块，将仿真环境部署到所有可用工作节点，并在所有工作节点上并行运行，主节点将对抗双方策略传输至所有工作节点，并行环境准备就绪；步骤4，所有仿真环境开始运行；步骤5，对于单个仿真环境，推进一步并使用底层机动控制模块或上层作战决策模块的奖励函数计算奖励，使用特征聚合提取模块处理得到无人机的观测；步骤6，对抗双方策略根据观测进行决策，给出无人机指令；重复上述步骤5与6，直到单个仿真环境结束运行，得到一条完整的轨迹；步骤7，工作节点向主节点传输单个仿真环境产生的完整轨迹；重复上述步骤5至7，直至所有环境完成采样并完成数据传输；步骤8，主节点整理所有采样数据，根据训练任务准备进行训练；步骤9，根据当前训练任务，使用底层机动控制模块的优化方式进行强化学习训练；或使用上层作战决策模块的优化方式，上层作战决策模块的优化中结合基于种群演化多样化的多智能体博弈训练模块进行强化学习训练；步骤10，如果当前为上层决策模块训练任务，更新基于种群演化多样化的多智能体博弈训练模块的对手池；重复上述步骤2至10，直至模型收敛或达到最大迭代次数；所述模型为底层机动控制模块或者上层作战决策模块。

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