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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军边海防学院申请的专利一种无人战车目标搜索策略生成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：CN115423214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211241663.3，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种无人战车目标搜索策略生成方法是由徐志雄;李爱玲;陈希亮;赵菲菲;张明;胡文雷;王婧;张笑设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人战车目标搜索策略生成方法在说明书摘要公布了：本公开是关于一种无人战车目标搜索策略生成方法，包括：构建无人战车目标搜索策略生成模型，所述无人战车目标搜索策略生成模型包括多辆无人战车在任意时刻的状态集合，多辆所述无人战车在任意时刻的动作集合，以及多辆所述无人战车得到的环境反馈；利用元强化学习算法对所述无人战车目标搜索策略生成模型进行训练；在将加权损失函数参入进训练过程中，得到多辆所述无人战车的目标搜索策略；将得到的多辆所述无人战车的目标搜索策略部署在真实任务环境中。该方法能够解决元强化学习算法中存在的策略模型偏估计问题，提高了无人战车目标搜索行动策略生成的效率和质量。

本发明授权一种无人战车目标搜索策略生成方法在权利要求书中公布了：1.一种无人战车目标搜索策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建无人战车目标搜索策略生成模型，所述无人战车目标搜索策略生成模型包括多辆无人战车在任意时刻的状态集合，多辆所述无人战车在任意时刻的动作集合，以及多辆所述无人战车得到的环境反馈； 利用元强化学习算法对所述无人战车目标搜索策略生成模型进行训练；将加权损失函数引入训练过程，得到多辆所述无人战车的目标搜索策略；所述无人战车目标搜索策略生成模型进行训练的过程中包括多个参数，多个所述参数包括：策略生成模型为，目标搜索任务分布为，基础学习率为，元学习率为，外循环时间为；所述加权损失函数的计算公式包括： ； 其中，为求导符号，表示第条轨迹的权重，表示第条轨迹的损失函数； 得到多辆所述无人战车的目标搜索策略的过程包括： 将多个所述参数初始化； 初始化时刻； 从所述目标搜索任务分布中采集N个任务样本； 针对每个任务样本，根据所述策略生成模型，采样条轨迹； 根据所述轨迹和损失函数，计算梯度； 利用梯度下降法，得到优化后的参数；得到新的策略生成模型，采样C条轨迹； 计算C条轨迹中每条轨迹在损失函数中所占权重，计算公式包括： ； 其中，；表示第i条轨迹的信息熵；表示所有采样轨迹的信息熵总和；li表示第i条轨迹的损失值；表示所有采样轨迹的损失的平均值； 利用C条轨迹和权重，进行元更新： ，其中，表示赋值运算的意思； 若当所述t时刻的大小等于所述外循环时间M，得到多辆所述无人战车的目标搜索策略； 若当所述t时刻的大小不等于所述外循环时间M，则需要在t+1时刻起返回至步骤针对每个任务样本，根据所述策略生成模型，采样条轨迹；继续进行训练过程； 将得到的多辆所述无人战车的目标搜索策略部署在真实任务环境中。

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