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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于在线进化的多智能体架构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：CN119740023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411594597.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于在线进化的多智能体架构是由宋梁;金佳悦;钱烺;倪伟设计研发完成，并于2024-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于在线进化的多智能体架构在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于在线进化的多智能体架构，涉及多智能体系统技术领域，该基于在线进化的多智能体架构将控制智能体决策后在真实世界中执行动作获得的实际奖励与虚拟世界预测的虚拟奖励比较，根据比较结果决定是否需要更新感知智能体，利用虚拟世界中的生成式模型的专家知识来辅助控制智能体的决策，通过将这些生成信息与虚拟世界中的现有信息融合以缩小决策范围，实现了感知、控制与生成的协同，架构将控制智能体在物理环境中执行动作后获得的反馈信息作为新增数据加入到感知智能体的相应数据集中，并通过它们的协同优化来调整感知智能体的模型，使智能体在适应不断变化的环境条件的同时也保证可扩展性、可解释性和收敛效率。

本发明授权一种基于在线进化的多智能体架构在权利要求书中公布了：1.一种基于在线进化的多智能体架构，其特征在于，具体包括以下步骤： S1.感知智能体感知过程 各个感知器从真实世界中获取原始数据，包括图像、声音和其他类型的信息，获取原始信息以后各感知器采用协同感知算法对各自获取的原始信息进行融合，并对信息进行识别检测得到识别结果，感知过程可以用公式表示为： S2.虚拟世界构建过程 基于感知结果，可以构建虚拟世界，在构建虚拟世界时，各种感知信息（如智能体的状态信息、识别对象的类型、位置、大小和其他数据信息）被整合在一起，随后，将来自真实世界的每个智能体和各种对象的信息映射到虚拟世界中，并使用函数预测奖励； S3.控制智能体的决策与执行 控制智能体在虚拟世界中做出决策，这个过程可以分为两个方面：一方面是控制智能体使用相应算法选择动作，另一方面是将选定的动作在虚拟世界中进行模拟，以确定其正确性；控制智能体可以采用不同的算法来实现目标，如基于规则的算法，遗传算法、粒子群优化等基于优化的决策算法，Dijkstra、A*等启发式搜索算法、强化学习算法、基于博弈论的算法等，其中比较典型的算法是多智能体强化学习算法； S4.在线进化学习过程 在每个控制智能体获得实际奖励后，会将其与虚拟世界中相应的预测奖励进行比较，如果这两个值之间的差异超过某个阈值，则表明感知智能体的预测与实际情况存在偏差，在这种情况下，感知智能体的模型需要进行优化，将判断是否需要优化感知智能提模型的函数表示为，其表达式如下： ； 其中，等于就表示模型需要优化，由于感知智能体模型是基于监督学习进行训练的，因此我们需要新增数据作为监督信息，具体来说，我们会对原始数据进行重新标注，将标注过程表示为函数，其表达式如下： ； 其中，表示当前重新标注的数据，表示现有标签，表示新标签，表示根据控制智能体的反馈修改的标签，表示的集合，也就是说明在需要对感知智能体模型进行优化的前提下，当真实奖励与其中一个预测奖励相等时则说明原先感知智能体模型识别出错需要将现有的识别出错的标签更换为已有标签；若真实奖励不在预测奖励中时，说明遇到了之前未出现过的物体，需要将新的标签赋予该物体，因此，新增到感知智能体模型数据集中的新数据可以表示为： ； 其中，表示感知智能体模型数据集，，，感知智能体可以检测种不同类型的数据，每种类型的数据都有其相应的训练数据集，对于检测同类型数据的感知智能体，其模型参数可以共享或分别进行训练。

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