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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于多智能体深度强化学习的电力通信系统鲁棒路由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：CN119071211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411041127.8，技术领域涉及：H04L45/00；该发明授权基于多智能体深度强化学习的电力通信系统鲁棒路由方法是由夏候凯顺;徐兴业;杜威;刘肇熙;吴青华设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体深度强化学习的电力通信系统鲁棒路由方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的电力通信系统鲁棒路由方法，包括：建立电力通信系统的信息流模型，将路由节点视为智能体，根据路由优化的目标设计智能体的观测空间、动作空间和奖励函数，将路由优化问题转化为多智能体深度强化学习问题，为每个智能体设计路由策略网络和改进评论家网络，采用Soft‑Actor‑Critic算法交替更新每个智能体的路由策略网络和改进评论家网络的参数，得到所有智能体的最优路由策略网络，用于输出最优的路由决策，当电力通信系统遭受网络攻击或发生故障时，不同智能体之间通过最优路由决策的协同，维持正常量测数据包的传输延时在允许范围内。本发明可应用于毫秒级控制的电力通信场景，使电力通信系统的通信延时和丢包率最小。

本发明授权基于多智能体深度强化学习的电力通信系统鲁棒路由方法在权利要求书中公布了：1.基于多智能体深度强化学习的电力通信系统鲁棒路由方法，所述电力通信系统由采集量测数据的信息源节点、接受和转发量测数据包的路由节点以及通信链路构成，其特征在于，包括以下步骤： S1:基于信息源节点的量测数据采集机制以及电力通信系统的数据包传输机制，建立电力通信系统的信息流模型； S2：在信息流模型的基础上，将电力通信系统中的路由节点视为智能体，并根据路由优化的目标设计智能体的观测空间、动作空间和奖励函数，将路由优化问题转化为多智能体深度强化学习问题； S3：针对步骤S2中的多智能体深度强化学习问题，为每个智能体设计路由策略网络和改进评论家网络；所述路由策略网络用于接收智能体在电力通信系统中获取的观测向量并输出对应的路由决策向量，所述改进评论家网络用于对路由策略网络输出的路由决策向量进行打分；所述路由策略网络由依次连接的三层全连接神经网络和一层LSTM神经网络组成；所述改进评论家网络在传统评论家网络的基础上增加了注意力机制，由多头注意力神经网络和Q值网络组成，所述多头注意力神经网络将电力通信系统中所有智能体的观测向量和路由决策向量作为输入，利用多头注意力机制计算每对智能体之间的注意力权重，通过加权求和得到每个智能体的注意力特征向量，所述Q值网络采用双Q网络结构，每个Q网络由两层全连接神经网络构成，接收智能体的注意力特征向量和观测向量，输出智能体路由决策的分数； S4：采用Soft-Actor-Critic算法交替更新每个智能体的路由策略网络和改进评论家网络的参数，最终得到所有智能体的最优路由策略网络，用于输出最优的路由决策，当电力通信系统遭受网络攻击或发生故障时，不同智能体之间通过最优路由决策的协同，维持正常量测数据包的传输延时在允许范围内。

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