中国人民解放军国防科技大学张万鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于演化强化学习的星座设计方法、装置、设备和存储器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：CN119416643B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411553039.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于演化强化学习的星座设计方法、装置、设备和存储器是由张万鹏;王尧;谷学强;罗俊仁设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于演化强化学习的星座设计方法、装置、设备和存储器在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于演化强化学习的星座设计方法、装置、设备和存储器。所述方法包括：将星座设计任务问题转化为多星对地观测任务规划问题；将多星对地观测任务规划问题建模为多目标组合优化问题；采用基于多目标遗传算法和多智能体深度强化学习算法的双层架构的双层循环模型对多目标组合优化问题进行求解，优化星座部署设计方案；双层循环模型用于通过基于多智能体强化学习的内层循环实现动态目标观测的任务规划，并将行动网络的奖励和损失反馈至外层循环，通过基于多目标遗传算法的外层循环以寻找一组回报最大、损失最小且满足约束条件的卫星星座参数为目标，优化星座部署设计方案。本方法提高了方案设计效率和时间窗口数据的表征能力。
本发明授权基于演化强化学习的星座设计方法、装置、设备和存储器在权利要求书中公布了：1.一种基于演化强化学习的星座设计方法，其特征在于，所述方法包括： 将星座设计任务问题转化为多星对地观测任务规划问题； 将多星对地观测任务规划问题建模为多目标组合优化问题；其中，多目标组合优化问题的优化目标是在给定的资源和约束条件下，最大化地观测卫星的性能和效益； 采用基于多目标遗传算法和多智能体深度强化学习算法的双层架构的双层循环模型对所述多目标组合优化问题进行求解，优化星座部署设计方案；所述双层循环模型用于通过基于多智能体强化学习的内层循环实现动态目标观测的任务规划，并将行动网络的奖励和损失Loss反馈至外层循环，通过基于多目标遗传算法的外层循环以寻找一组回报最大、损失最小且满足约束条件的卫星星座参数为目标，优化星座部署设计方案。
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