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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利一种基于多智能体的楼宇能耗优化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：CN119761563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202411808423.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多智能体的楼宇能耗优化方法是由陈龙;李伟;李自成;廖小兵;刘江设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体的楼宇能耗优化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的楼宇能耗优化方法。该方法包括：建立多个独立的智能体，至少包括第一智能体与第二智能体；所述第一智能体是以电动汽车充放电系统为被控对象的能耗动态运行模型，所述第二智能体是以冰蓄冷空调系统为被控对象的能耗动态运行模型；对所述多个独立的智能体建立马尔可夫博弈模型；对所述马尔可夫博弈模型进行求解，输出优化策略。本发明实施例中的技术方案，将楼宇主要能耗中的空调和电动汽车分别建立智能体，通过多智能体之间的协作，实现更精确的能耗控制和优化。

本发明授权一种基于多智能体的楼宇能耗优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体的楼宇能耗优化方法，其特征在于，包括： 建立多个智能体，至少包括第一智能体与第二智能体； 所述第一智能体是以电动汽车充放电系统为被控对象的能耗动态运行模型，所述第二智能体是以冰蓄冷空调系统为被控对象的能耗动态运行模型； 对所述多个智能体建立马尔可夫博弈模型； 采用MADDPG算法对所述马尔可夫博弈模型进行求解，输出优化策略； 所述马尔科夫博弈模型由五元数组N，S，A，R，P表示； 其中，N代表智能体的集合；S代表智能体的马尔科夫状态集合；A代表智能体的马尔科夫动作集合；R代表智能体的马尔科夫奖励集合；P代表智能体的马尔科夫状态集合的转移概率； 所述智能体的马尔科夫状态集合包括所有智能体的状态空间；所述智能体的马尔科夫动作集合包括所有智能体的动作空间； 在所述马尔可夫博弈模型中，为每个智能体分别构建策略网络； 对于任一智能体，策略网络的输入为所述任一智能体的状态空间，输出为所述任一智能体的动作空间； 在所述马尔可夫博弈模型中，为所有智能体共同构建奖励网络； 所述奖励网络的输入为所有智能体的状态空间与动作空间，输出为所有智能体的全局信息； 在所述马尔可夫博弈模型中，为所有智能体共同构建集中式价值网络； 对于任一智能体，集中式价值网络的输入为所有智能体的全局信息，计算所述任一智能体的期望值； 或，在所述马尔可夫博弈模型中，为每个智能体分别构建策略网络； 在所述马尔可夫博弈模型中，构建一个目标网络与一个集中式价值网络； 对于任一智能体，策略网络的输入为所述任一智能体的状态空间，输出为所述任一智能体的动作空间； 在所述集中式价值网络中，价值网络的函数公式为： ； 其中，V指智能体i在当前策略下的期望值，指价值网络参数，指价值网络表示方法； 在目标网络中，对于任一智能体i，进行目标函数计算： ； ； 其中，指智能体i的目标策略，指智能体i的当前策略，指智能体i的旧策略，指智能体i的策略更新比率，指智能体i当前的状态空间，指智能体i的策略网络选择的动作空间，指优势函数的估计值，指裁剪阈值，用于控制策略更新的幅度，clip指裁剪函数，用于把小于min的数全部置换为min，大于max的数全部置换为max，在[min,max]之间的数则不变。

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