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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于深度多智能体强化学习的无人机集群协同搜索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：CN119292342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411654924.3，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于深度多智能体强化学习的无人机集群协同搜索方法及系统是由文世伟;潘伟航;蔡登;林彬彬设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度多智能体强化学习的无人机集群协同搜索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度多智能体强化学习的无人机集群协同搜索方法及系统，包括：定义追踪者无人机、侦察者无人机和智能目标无人机；为每个无人机智能体初始化行动者网络、评论家网络和经验回放缓冲区；每个无人机智能体根据当前状态，通过其行动者网络选择动作并执行，当环境返回新的状态和对应的奖励后，将交互经验存储到经验回放缓冲区；从经验回放缓冲区中随机抽取一批经验样本，更新评论家网络；使用评论家网络来计算梯度，根据这些梯度更新每个智能体的行动者网络；持续进行智能体的交互、数据收集、网络训练和目标网络更新，直至达到一定的训练周期或性能标准。本发明可以提高无人机集群在复杂环境中执行协同搜索任务的效率和安全性。

本发明授权一种基于深度多智能体强化学习的无人机集群协同搜索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度多智能体强化学习的无人机集群协同搜索方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建无人机智能体，构成集群，包括用于追踪和识别特定目标的追踪者无人机、用于探索环境中未知区域的侦察者无人机、用于模拟实际追踪目标的智能目标无人机； 2基于深度多智能体强化学习算法，为集群中每个无人机智能体初始化行动者网络和评论家网络，并初始化经验回放缓冲区来存储集群中无人机智能体的交互经验； 3集群中每个无人机智能体根据当前的状态，通过其行动者网络选择动作并执行，当环境返回新的状态和对应的奖励后，将交互经验存储到经验回放缓冲区；交互经验包括当前状态、动作、奖励、新状态； 4从经验回放缓冲区中随机抽取一批经验样本，使用这些样本和评论家网络来计算时间差分误差，并据此更新评论家网络；其中，时间差分误差为实际回报与评论家网络预测回报之间的差异； 5使用评论家网络来计算梯度，这些梯度表示当前策略下无人机智能体动作的期望回报，根据这些梯度更新每个无人机智能体的行动者网络； 6持续进行无人机智能体的交互、数据收集、网络训练和目标网络更新，达到设定的训练周期或性能标准后，输入无人机集群捕捉的画面，计算集群中每个无人机智能体各自最佳动作输出，实现对目标的协同搜索。

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