恭喜中国人民解放军军事航天部队航天工程大学李剑获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国人民解放军军事航天部队航天工程大学申请的专利太空领域博弈行为动态演化与策略推演优化方法及系统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:CN119539090B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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:202510096836.4,技术领域涉及:G06N5/04;该发明授权太空领域博弈行为动态演化与策略推演优化方法及系统是由李剑;曾德贤;李睿;何浩杰;贾娉婷;刘昀铮;何畅畅;缪钰颖设计研发完成,并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本太空领域博弈行为动态演化与策略推演优化方法及系统在说明书摘要公布了:本发明提供一种太空领域博弈行为动态演化与策略推演优化方法及系统,涉及太空领域博弈行为优化技术领域,包括利用深度神经网络分析历史行为数据,构建参与方动态关系图,并输入多智能体强化学习模型,输出博弈行为模型。然后,构建多层博弈场景演化树,结合双重神经网络计算即时收益和长期风险,并利用分层注意力机制的搜索算法进行动态更新,生成候选演化路径。最后,利用时空图神经网络构建的策略评估模型对候选路径进行评估,选取最优策略路径,并结合知识推理引擎生成分阶段实施的策略部署方案。本发明能够有效预测太空领域博弈行为演化趋势,并提供可行的策略部署方案,提升策略决策的科学性和有效性。
本发明授权太空领域博弈行为动态演化与策略推演优化方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种太空领域博弈行为动态演化与策略推演优化方法,其特征在于,包括:获取太空领域参与方的历史行为数据,所述历史行为数据是指参与方在过去一段时间内的决策记录、资源分配和行为模式,通过深度神经网络对所述历史行为数据进行时序特征分析,得到参与方行为的周期性变化规律,基于所述周期性变化规律,利用分布式学习框架构建特征提取模型,生成多维特征向量,根据所述多维特征向量构建参与方动态关系图,其中节点表示太空领域中的各个参与方,边表示参与方之间的交互关系,交互关系包括合作、竞争和资源共享,将所述动态关系图输入预设的多智能体强化学习模型,所述多智能体强化学习模型采用编码器结构和多层自注意力机制,输出包含自适应效用函数和动态决策规则的博弈行为模型;根据所述博弈行为模型构建多层博弈场景演化树,其中每个树节点包含参与方的状态信息和决策空间,其中状态信息包括资源拥有量和声誉值,决策空间包括合作、竞争和退出,将所述状态信息和决策空间输入双重神经网络结构,分别计算参与方在各博弈场景中的即时收益值和长期风险值,基于所述即时收益值和长期风险值的时序变化规律,构建评价函数,采用具有分层注意力机制的搜索算法对多层博弈场景演化树进行动态更新,所述分层注意力机制根据评价函数自适应调整搜索策略,确定演化路径的采样权重,生成多条具有不同策略特征的候选演化路径;将所述候选演化路径输入时空图神经网络构建的策略评估模型,生成包含技术成熟度评分、资源投入评分和策略收益评分的路径评估指标,根据所述路径评估指标选取最优策略路径,基于所述最优策略路径,结合知识推理引擎生成分阶段实施的策略部署方案,并通过分布式验证网络对所述策略部署方案的可行性进行评估和优化。
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