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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利工业网络的多智能体调度方法、装置、设备及存储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：CN116566981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310715814.2，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权工业网络的多智能体调度方法、装置、设备及存储介质是由张维庭;杨冬;刘颖;代嘉宁;龚恺;王洪超;张宏科设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业网络的多智能体调度方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机软件技术领域，公开了工业网络的多智能体调度方法、装置、设备及存储介质，方法包括：将工业网络中的单同步域划分为多个子同步域，并利用多个子同步域构建网络模型，其中每个子同步域由对应的单域控制器控制；以减少资源占用率和调度失败率为目标，构建约束条件集合；根据约束条件集合以及网络模型，构建部分可观马尔可夫决策过程，部分可观马尔可夫决策过程用于为链式业务流的跨域协同调度制定最优策略。本发明提供的工业网络的多智能体调度方法，能够有效适应复杂工业场景，满足多形态业务流的确定传输需求。

本发明授权工业网络的多智能体调度方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业网络的多智能体调度方法，其特征在于，包括： 将工业网络中的单同步域划分为多个子同步域，并利用所述多个子同步域构建网络模型，其中每个子同步域由对应的单域控制器控制； 其中，所述将工业网络中的单同步域划分为多个子同步域，包括： 按照控制器位置、网络规模和接入方式对单同步域进行划分，得到多个子同步域； 以减少资源占用率和调度失败率为目标，构建约束条件集合； 根据所述约束条件集合以及所述网络模型，构建部分可观马尔可夫决策过程，所述部分可观马尔可夫决策过程用于为链式业务流的跨域协同调度制定最优策略； 其中，所述以减少资源占用率和调度失败率为目标，构建约束条件集合，包括： 其中，表示累积能量消耗值，表示累积能量消耗最大阈值，表示智能体序号，表示接入设备序号，表示智能体序号的集合，表示接入设备序号的集合，表示时间，表示时间的集合； 其中，表示累积时间开销值，表示累积时间开销最大阈值，表示智能体序号，表示接入设备序号，表示智能体序号的集合，表示接入设备序号的集合，表示时间，表示时间的集合； 其中，表示当前周期时延值，表示周期时延最大值，表示时间，表示时间的集合； 其中，表示节点选择值，该节点选择值为1时表示选择相应节点参与当前学习周期，该节点选择值为0时表示不选择相应节点参与当前学习周期；表示智能体序号，表示接入设备序号，表示智能体序号的集合，表示接入设备序号的集合，表示时间，表示时间的集合； 其中，为下行频谱资源分配决策变量，为上行频谱资源分配决策变量，以及为板载计算资源决策变量。

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