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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于生成对抗模仿学习的空战决策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：CN119809368B 。

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：202411768883.0，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于生成对抗模仿学习的空战决策方法及系统是由姜超然;任惠民;王衡;刘骐嘉;李婧惠;郝帅设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗模仿学习的空战决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗模仿学习的空战决策方法及系统，属于航空技术领域，方法包括：获取战场态势信息，通过预训练的空战决策模型对战场态势信息进行处理，获得用于指导本机的决策结果。空战决策模型通过以下步骤获得：获取典型作战对手数据，对典型作战对手数据进行增强处理，获得红蓝对抗数据集；利用生成对抗模仿学习算法，基于红蓝对抗数据集训练获得空战决策模型。本发明通过算法设计，解决了生成对抗模仿学习训练过程的模态崩塌问题，可保证生成的策略具有多样性、泛化性；通过数据增强方法解决了样本利用效率低下的问题，可基于较少的样本训练得到较好的训练结果；并且在复杂动态环境中仍具有决策的鲁棒性。

本发明授权一种基于生成对抗模仿学习的空战决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗模仿学习的空战决策方法，其特征在于，所述方法包括：获取战场态势信息，通过预训练的空战决策模型对所述战场态势信息进行处理，获得用于指导本机的决策结果，所述决策结果包括本机的机动动作、ACM模式、打弹动作中的一种或几种； 所述空战决策模型通过以下步骤获得： 获取典型作战对手数据，对所述典型作战对手数据进行增强处理，获得红蓝对抗数据集； 利用生成对抗模仿学习算法，基于所述红蓝对抗数据集训练获得能够模拟典型作战对手的行为特征和决策的网络模型，即所述空战决策模型； 所述典型作战对手数据包括粗颗粒度的稀疏专家策略数据和细颗粒度的密集专家策略数据，所述粗颗粒度的稀疏专家策略数据包括空战规则和状态-动作对； 则所述对所述典型作战对手数据进行增强处理，获得所述红蓝对抗数据集的步骤包括： 通过决策树模型对所述空战规则进行扩充并生成新的状态-动作对，将之与所述粗颗粒度的稀疏专家策略数据中所包含的状态-动作对进行合并，获得第一数据集； 利用行为克隆算法，基于所述细颗粒度的密集专家策略数据训练获得行为克隆网络；通过所述行为克隆网络对所述细颗粒度的密集专家策略数据进行数据扩充，获得第二数据集； 所述第一数据集与所述第二数据集的并集则构成所述红蓝对抗数据集； 粗颗粒度稀疏专家策略数据为： ； 式中，和分别为第条描述性语句对应的状态空间子集和动作空间子集； 细颗粒度的密集专家策略数据为： ； 式中，为模拟对象的第条轨迹；上标代表第条轨迹，下标1~mi代表按照时间排序的次序，比如代表第i条轨迹中按照时间排序的第mi个状态信息，代表第mi个动作信息。

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