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龙图腾网获悉中国科学技术大学;西安电子科技大学申请的专利基于MCTS与自博弈的对抗效能评估方法、系统、设备及介质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：CN119849310B 。

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：202411927670.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于MCTS与自博弈的对抗效能评估方法、系统、设备及介质是由胡自然;刘洵;王毅博;曾韦智;杨坚;姜晓枫;杨锋;何华森;王常龙;周峰设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MCTS与自博弈的对抗效能评估方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MCTS与自博弈的对抗效能评估方法、系统、设备及介质，通过结合蒙特卡洛树搜索和深度神经网络智能体，创新性地引入了自博弈机制，自博弈过程中，利用模拟真实对抗环境生成高质量的训练数据，不断优化智能体的策略网络和价值网络；本发明在大状态空间内有效搜索和评估，能够实时适应对手策略的快速变化和复杂反馈，通过多轮自博弈模拟，不仅提高了效能评估的精度和实时性，还为复杂对抗环境中的策略优化提供了可靠的技术支持。

本发明授权基于MCTS与自博弈的对抗效能评估方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于MCTS与自博弈的对抗效能评估方法，其特征在于，包括： 步骤1、构建雷达模拟器环境，并构建干扰机对应的干扰方智能体； 步骤2、使用干扰方智能体与雷达模拟器环境进行自博弈，包括：由干扰方智能体根据从雷达模拟器环境中获得的状态信息，结合MCTS决策出最优动作，并作用于雷达模拟器环境中，继续从雷达模拟器环境中获得状态信息并进行最优动作决策；存储自博弈产生的数据；其中，MCTS为蒙特卡洛树搜索；其中，从雷达模拟器环境中获得状态信息包括：接收雷达模拟器环境中的雷达脉冲信号并提取脉冲相关的参数，将提取到的所有参数组合，获得脉冲描述字向量，将所述脉冲描述字向量作为状态信息；所述由干扰方智能体根据从雷达模拟器环境中获得的状态信息，结合MCTS决策出最优动作包括：根据从雷达模拟器环境中获得的状态信息进行蒙特卡洛树搜索，从根节点开始递归的选择最有价值的子节点，直至到达叶子节点；其中，蒙特卡洛树搜索基于树模型实现，所述树模型中的节点关联状态信息，边关联动作，所述的根节点即为从雷达模拟器环境中获得的状态信息对应的节点，每条边保存的信息包括：访问次数、动作概率、动作的平均价值与总状态价值；所述最有价值的子节点通过相应边保存的信息来评估；结合当前状态对应的可选动作，并扩展为所述叶子节点的孩子节点；通过干扰方智能体对各孩子节点的动作概率与状态价值进行评估；反向更新搜索路径中相应边中保存的信息；利用更新后的边中保存的信息，选出最优动作； 步骤3、利用存储的数据训练干扰方智能体； 步骤4、交替执行步骤2与步骤3，直至满足设定的停止条件，获得训练好的干扰方智能体，并将训练好的干扰方智能体部署于实际对抗场景中，用于输出最优动作及对应的状态价值，将其中的状态价值作为对抗效能的评估结果。

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