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龍圖騰網獲悉北京同方智科科技有限公司申請的專利基于聯邦學習的分層多智能體博弈對抗和協同決策方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119443312B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510027115.8，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權基于聯邦學習的分層多智能體博弈對抗和協同決策方法是由王帥;范黎;于斌;路靜;唐微微設計研發完成，并于2025-01-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聯邦學習的分層多智能體博弈對抗和協同決策方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于聯邦學習的分層多智能體博弈對抗和協同決策方法，包括：通過設立一個包含多個智能體的聯邦學習框架，智能體分別位于不同的區域內，利用所在區域的數據進行局部模型的訓練；聯邦學習框架內，在每個智能體內部部署分層強化學習模型；利用分層強化學習模型，使多個智能體在博弈環境中進行對抗訓練；在博弈對抗的基礎上，對智能體進行監測，基于監測數據引入協同決策算法，協調多個智能體的行為；在達到預設的訓練輪次或滿足特定條件時，將本地模型參數上傳至中央服務器，進行全局優化。本發明方法能夠確保在保護隱私的前提下，實現多智能體間的高效協同與策略優化，在復雜多變的環境中保持高度的適應性和魯棒性。

本發明授權基于聯邦學習的分層多智能體博弈對抗和協同決策方法在權利要求書中公布了：1.基于聯邦學習的分層多智能體博弈對抗和協同決策方法，其特征在于，該方法包括：步驟S1，設立一個包含多個智能體的聯邦學習框架，智能體分別位于不同的區域內，利用所在區域的數據進行局部模型的訓練；步驟S2，聯邦學習框架內，在每個智能體內部部署分層強化學習模型，包括頂層策略控制模型和個體策略執行模型；步驟S3，利用分層強化學習模型，使多個智能體在博弈環境中進行對抗訓練；步驟S4，在博弈對抗的基礎上，對智能體進行監測，基于監測數據引入協同決策算法，協調多個智能體的行為，避免沖突和死鎖，其中，監測數據包括智能體的位置、速度、決策選擇、交互歷史；步驟S5，在達到預設的訓練輪次或滿足特定條件時，每個智能體將本地模型參數上傳至中央服務器，通過聯邦學習框架共享模型參數進行全局優化，其中，預設的訓練輪次指智能體利用所在區域數據進行局部模型訓練的輪次，本地模型是智能體位于不同區域內的局部模型；其中在步驟S4中，還包括如下子步驟：S4-1，在博弈對抗的過程中，監測并記錄各個智能體的行為、決策以及它們之間的相互作用；S4-2，基于監測數據，啟動協同決策算法，利用分層強化學習模型的頂層策略控制層來協調多個智能體的行為，具體公式為： ；其中，表示智能體i的策略，表示智能體i的獎勵函數，表示在時間t時的全局狀態，表示智能體i在時間t時的動作，表示智能體i和智能體j之間由于動作沖突產生的成本，是調節沖突成本的權重系數；S4-3，根據協同決策算法的輸出，調整各個智能體的策略選擇，消除沖突和死鎖，優化整體性能。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京同方智科科技有限公司，其通訊地址為：100080 北京市海淀區王莊路清華同方科技大廈A座25層室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。