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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于时序分层决策的多无人机协作策略学习方法和装置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：CN120146145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510626050.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于时序分层决策的多无人机协作策略学习方法和装置是由李杰;陈钇廷;黄钰翀;习业勋;刘敏豪设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序分层决策的多无人机协作策略学习方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于时序分层决策的多无人机协作策略学习方法和装置。该方法通过对原始序贯决策序列进行时序抽象，克服了多无人机序贯决策复杂度高，决策空间大的问题，从而提高多无人机协作策略优化效率。对原始序贯决策序列进行时序抽象，构造具备达到正向奖励状态能力的无人机宏观动作空间，引入包含宏观策略和微观策略的时序分层决策方法，宏观策略进行基于宏观动作的顶层决策，利用等效状态新颖值内在奖励结合外在奖励对其更新，微观策略进行基于原始动作的底层决策，通过基于规则定义或预训练生成；为克服分层决策导致的协作策略性能弱化，设计基于经验重用的策略并行优化机制。本方法提高了策略优化效率，提升了无人机协作策略性能。

本发明授权基于时序分层决策的多无人机协作策略学习方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时序分层决策的多无人机协作策略学习方法，其特征在于，所述方法包括： 采用时序分层决策机制对原始序贯决策序列进行时序抽象，构造具备达到正向奖励状态能力的无人机宏观动作空间；每个宏观动作由个原始动作组成； 根据当前观测、宏观动作以及原始动作，对预构建的分层策略进行训练；所述分层策略包括宏观策略和微观策略；所述宏观策略用于根据当前观测，选择宏观动作，其中各无人机每隔步选择一次宏观动作；所述微观策略用于每步根据当前观测和最近一次选择的宏观动作，选择原始动作； 无人机通过所述分层策略在所述宏观动作空间中进行分层决策搜索，并将无人机分层决策产生的经验样本存储至经验缓存中； 当无人机采用所述分层策略搜索到正向外在奖励之后，采用从经验缓存中采样的包含原始动作的经验样本离线训练预构建的并行策略，然后采用所述并行策略逐渐取代所述分层策略，得到多无人机协作策略；所述并行策略用于根据当前观测，输出原始动作，训练时仅使用外在奖励； 其中，采用所述并行策略逐渐取代所述分层策略，包括： 通过超参数调节策略替换过程，，为正整数； 在搜索到正向奖励之后，开始训练并行策略；当时，开始用并行策略代替分层策略进行决策，记该决策回合数为；其中表示无人机通过分层协作策略完成任务的成功率； 经过个过渡回合，并行策略完全替代分层策略。

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