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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利部分可观测环境下的编队列车风险决策控制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：CN120069523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510055365.2，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权部分可观测环境下的编队列车风险决策控制方法及系统是由上官伟;吉明阳;柴琳果;陈俊杰;敦旖晨;宋鸿宇;王伟杰;祝玥宁;龚飞杰设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本部分可观测环境下的编队列车风险决策控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种部分可观测环境下的编队列车风险决策控制方法及系统，属于列车运行安全控制技术领域，获取编队列车多维运行状态信息；利用预先训练好的编队列车风险决策模型，对获取的编队列车多维运行状态信息进行处理，得到编队列车风险控制决策。本发明在列车的运行状态和环境条件存在不确定性的情况下，使用分布式部分可观测马尔可夫决策对编队列车运行环境风险进行连续监测和评估，利用人工势场理论对实时风险态势进行定量描述；采用循环多智能体深度确定性策略梯度算法作为模型的求解器，迭代更新最优策略网络与价值网络参数，实现编队列车的风险决策控制，实现了在部分可观测环境下的编队列车风险决策控制。

本发明授权部分可观测环境下的编队列车风险决策控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种部分可观测环境下的编队列车风险决策控制方法，其特征在于，包括： 获取编队列车多维运行状态信息； 利用预先训练好的编队列车风险决策模型，对获取的编队列车多维运行状态信息进行处理，得到编队列车风险控制决策；其中，训练所述编队列车风险决策模型，包括：结合列车纵向动力学模型，计算在虚拟重联追踪运行模式下编队列车内部采用“相对制动模式”追踪间隔距离，建立虚拟重联列车编队运行安全最小安全间隔，确定虚拟编队列车风险离散区域；构建分布式部分可观测马尔科夫决策模型，基于虚拟编队列车风险离散区域，通过风险势场设置风险函数，确定价值函数，通过循环多智能体深度确定性策略梯度算法对模型最优参数进行迭代优化，得到训练好的编队列车风险决策模型；其中，采用R-MADDPG算法作为模型的求解器，为每个智能体初始化策略网络和价值网络，初始化目标策略网络和目标价值网络，确定累计期望奖励；在每个时间步，列车根据其当前观测和循环神经网络隐藏状态，计算当前状态下采取不同候选动作的风险估计值，通过策略网络选择能使长期累积奖励最大的动作；列车智能体执行动作后，环境根据所有智能体的动作转移到下一个状态，并返回给每个智能体一个局部观测和奖励；每个智能体将当前的观测、动作、奖励、下一个观测、其他智能体的观测、下一个时间步其他智能体的观测和循环神经网络的动作执行前后的隐藏状态和组成一个经验元组，存储到经验回放缓冲区中。

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