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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于Shapley加性解释的多智能体强化学习算法效能可解释评估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：CN120524843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511031628.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于Shapley加性解释的多智能体强化学习算法效能可解释评估方法及系统是由叶茂娇;漆琛;黄琦龙;丁磊设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Shapley加性解释的多智能体强化学习算法效能可解释评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Shapley加性解释的多智能体强化学习算法效能可解释评估方法及系统，方法包括：建立海上多智能体强化学习算法仿真环境，建立适配多智能体强化学习算法应用场景的评估指标体系；采用多层感知机对评估指标体系中各指标进行综合，获得算法效能评估预测值，改进算法效能评估学习训练过程中的损失函数设计；采用基于经验条件分布改进的Deep‑SHAP方法，基于Shapley方法的特征归因思想对多层感知机的效能评估预测值进行可解释分析，同时可视化特征重要性排序。本发明不仅考虑了实际应用场景中指标间的独立性，同时融合了神经网络模型与客观数据，能够快速实现对多智能体强化学习算法的可解释评估。

本发明授权基于Shapley加性解释的多智能体强化学习算法效能可解释评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Shapley加性解释的多智能体强化学习算法效能可解释评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，建立海上多智能体强化学习算法仿真环境，建立适配多智能体强化学习算法应用场景的评估指标体系；具体为：在近海渔业监管场景中，从算法应用到实际场景中的作业执行效率、运行与安全能力、驱离与阻截能力、资源消耗情况以及算法性能多个维度，进行层次化评估指标体系的构建； 步骤2，基于步骤1建立的海上多智能体强化学习算法仿真环境和评估指标体系，在海上仿真环境中对不同条件下的海上多智能体强化学习算法仿真环境算法进行仿真，采集评估指标原始数据，利用指标原始数据依托专家知识得到算法评估值，将采集到的指标原始数据和算法评估值构成评估样本； 步骤3，构建基于多层感知机的评估预测模型，模仿专家知识用于预测算法效能评估值；基于步骤2得到的评估样本训练评估预测模型，同时改进评估预测模型学习训练的损失函数的设计，获得更好的学习训练模型，实现预测待评估样本的算法效能评估值； 步骤4，基于步骤2得到的评估样本，选取数据构成背景数据集；基于经验条件分布建模特征间的依赖性，在背景数据集中形成满足特征独立性的条件分布； 步骤5，基于步骤4得到的经验条件分布，在Deep‑SHAP方法中引入经验条件分布和模型梯度，得到基于经验条件分布改进的Deep‑SHAP可解释方法，从而计算评估指标体系中所有指标对算法效能评估预测值的Shapley值，具体包括： 步骤5‑1，预测模型的算法效能评估输出对待评估样本的梯度如下： 4其中，表示模型输出预测对单个样本的梯度，它会进一步分解到每个具体特征，即为模型输出预测对单个样本中第一个特征的梯度，其余以此类推； 步骤5‑2，将该梯度引入Deep‑SHAP方法，得到经模型梯度修正的对单个样本的Deep‑SHAP计算方法如下： 5其中，表示第个样本中特征对模型预测输出的贡献，表示特征在背景数据集中的均值，是模型预测输出相对于的梯度； 步骤5‑3，将近似经验条件分布引入式5中，得到经验条件分布改进的对单个样本的Deep‑SHAP计算方法如下，计算出在单个待评估样本中指标对模型预测输出的Shapley值： 6其中，表示在Deep‑SHAP方法中引入经验条件分布后，第个样本中特征对模型预测输出的贡献；表示第个样本中特征的梯度，该梯度与式5中梯度相同，都是由式4推导得来；表示特征在条件下的近似条件期望； 步骤5‑4，在经验条件分布中用所有样本加权即可得到基于经验条件分布改进的Deep‑SHAP计算方法如下，计算出在背景数据集中指标对预测输出的Shapley值如下： 7其中，表示整个背景数据集中特征对预测输出的贡献，表示从近似经验条件分布中采样的样本数； 步骤6，基于步骤5得到的Shapley值，可视化特征重要性排序。

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