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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利异构多机器智能系统协同执行搜救任务的优化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：CN115879729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211683288.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权异构多机器智能系统协同执行搜救任务的优化方法及系统是由顾东晓;徐正飞;李晓玥;苏凯翔;杨雪洁;谢懿;王芹;李鹏玉;魏琪设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本异构多机器智能系统协同执行搜救任务的优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种异构多机器智能系统协同执行搜救任务的优化方法及系统，涉及人工智能和应急搜救技术领域。本发明基于多个异构机器智能系统的搜救特性对搜救任务环境进行建模，并基于建模后的搜救任务环境确定每个异构机器智能系统的动作空间和状态空间；然后基于每个异构机器智能系统的动作空间和状态空间建立奖励体系；最后基于上述动作空间、状态空间，以及奖励体系构建协同执行搜救任务模型，并利用深度强化学习算法训练和优化协同执行搜救任务模型，利用训练后的模型指导执行搜救任务。本发明相比于现有技术，多个异构智能体在复杂任务环境下执行搜救任务的协调性和执行效率更高，搜救策略选择的稳定性和准确性更高。

本发明授权异构多机器智能系统协同执行搜救任务的优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种异构多机器智能系统协同执行搜救任务的优化方法，其特征在于，所述方法包括： 基于多个异构机器智能系统的搜救特性对搜救任务环境进行建模，并基于建模后的所述搜救任务环境确定每个所述异构机器智能系统的动作空间和状态空间； 基于每个所述异构机器智能系统的动作空间和状态空间建立奖励体系； 基于所述动作空间、状态空间，以及奖励体系构建协同执行搜救任务模型，并利用深度强化学习算法训练和优化所述协同执行搜救任务模型； 其中，所述基于所述动作空间、状态空间，以及奖励体系构建协同执行搜救任务模型，并利用深度强化学习算法训练和优化所述协同执行搜救任务模型包括： 基于所述动作空间、状态空间，以及奖励体系，结合多机器智能系统集合、时间，构建协同执行搜救任务模型，所述协同执行搜救任务模型用描述多机器智能系统的马尔可夫决策过程六元组I,S,A,T,r,γ表示，其中，I表示多机器智能系统集合；S表示状态空间；A表示动作空间；T表示时间；r表示奖励体系中的奖励值；γ表示折扣率； 通过深度强化学习算法计算复杂状态空间下的动作值函数，逼近最优策略，以训练和优化所述协同执行搜救任务模型；所述动作值函数用公式表示为： Qsi,ai＝Qsi,ai+α[ri+γmaxQs′,a′-Qsi,ai] 其中，Qsi,ai为机器智能系统在状态si下采取动作ai的Q值；si表示当前状态；ai表示当前动作；α表示学习率；a′表示下一个动作；s′表示下一个时刻的状态；γ表示折扣率；ri表示奖励值；i表示机器智能体的序号。

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