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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于联盟形成博弈的多智能体协同数据收集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：CN119421202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411336685.7，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权一种基于联盟形成博弈的多智能体协同数据收集学习方法是由王舒琪;戚楠;尤哈·罗宁;李宵杰;刘浩暄;苏翔设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联盟形成博弈的多智能体协同数据收集学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联盟形成博弈的多智能体协同数据收集学习方法，包括：构建工业环境下无人车与地面异构传感器的通信场景；建立无人车与异构传感器及数据收集中心的通信链路模型；构建无人车和异构传感器的动态数据模型；设计异构传感器相对公平性评估指标；建立无人车轨迹优化模型；设计异构传感器联盟形成博弈模型并证明纳什均衡存在以处理无人车与异构传感器的复杂关联问题；设计传感器关联联盟形成算法；将优化模型规范为部分可观测马尔可夫决策过程并结合联盟结构设计多智能体协同学习轨迹优化方法以得到最优无人车路径规划。本发明能够提高数据收集公平性和效率、提升系统吞吐量，确保无人车执行任务的安全性和稳定性。

本发明授权一种基于联盟形成博弈的多智能体协同数据收集学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联盟形成博弈的多智能体协同数据收集学习方法，其特征在于，所述多智能体协同数据收集学习方法包括以下步骤： 步骤S1，构建工业环境下无人车与地面异构传感器的通信场景； 步骤S2，建立无人车与地面异构传感器及数据收集中心之间的通信链路模型； 步骤S3，分别构建无人车和地面异构传感器的动态数据模型； 步骤S4，设计地面异构传感器相对公平性评估指标； 步骤S5，通过考虑地面异构传感器与无人车关联状态和无人车位置来最大化系统的吞吐量，结合碰撞约束和电量约束建立数据收集场景下的无人车轨迹优化模型； 步骤S6，设计地面异构传感器的联盟形成博弈模型，制定交换准则和插入准则，在最大化系统吞吐量的基础上，处理无人车与地面异构传感器之间的复杂关联问题，利用精确势能博弈证明纳什均衡的存在； 步骤S7，设计地面异构传感器联盟形成算法，结合交换准则和插入准则，输出稳定的联盟结构； 步骤S8，将步骤S5建立的无人车轨迹优化模型转化为部分可观测马尔可夫决策过程，结合步骤S7输出的联盟结构设计多智能体协同学习轨迹优化方法，获取最优无人车路径规划。

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