杭州电子科技大学吕强获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于深度强化学习的多智能体事件触发控制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：CN120122458B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510593057.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于深度强化学习的多智能体事件触发控制方法及系统是由吕强;岳旸;黄娜;柳雄顶;张波涛设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度强化学习的多智能体事件触发控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的多智能体事件触发控制方法及系统，该多智能体事件触发控制方法构建了智能体系统的动力学模型和一致性控制器，并在一致性控制器中引入了时变函数和指定的收敛时间，能够根据指定的收敛时间动态调整控制参数，适应复杂多变的运行环境，提升控制器的鲁棒性；在设定智能体系统中各智能体的观测、动作和奖励，并在奖励引入收敛时间惩罚项后，基于不同时刻的观测、动作和奖励构建经验存放区，并使用经验存放区对构建的深度神经网络进行训练；使用训练后的深度神经网络和ε‑贪心策略获取最优事件触发策略；根据最优事件触发策略使用一致性控制器完成对各智能体的实时控制。
本发明授权一种基于深度强化学习的多智能体事件触发控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的多智能体事件触发控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 构建智能体系统的动力学模型和一致性控制器；设定智能体系统中各智能体的观测、动作和奖励，并在奖励中引入收敛时间惩罚项；以当前智能体是否与相邻智能体进行通信作为当前智能体的动作；基于不同时刻的观测、动作和奖励构建经验存放区，并使用经验存放区对构建的深度神经网络进行训练；使用训练后的深度神经网络和ε-贪心策略获取最优事件触发策略；根据最优事件触发策略使用一致性控制器完成对各智能体的实时控制； 各智能体的奖励的获取方法如下： ； 其中，和分别为当前智能体i和相邻智能体j的位置状态；Ni为当前智能体i的相邻智能体集合；；为当前智能体i的动作；为收敛时间惩罚项。
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