买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利智能体安全控制网络训练方法、控制方法、电子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：CN121480556B 。

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：202610025338.5，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权智能体安全控制网络训练方法、控制方法、电子设备及介质是由刘俊威;杨智博;张巍设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能体安全控制网络训练方法、控制方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种智能体安全控制网络训练方法、控制方法、电子设备及介质，涉及智能体技术领域；训练方法包括获取训练样本集；将训练样本集输入至预构建的异构图控制障碍函数网络，输出各智能体对应的障碍函数值，并基于预设的第一损失函数更新异构图控制障碍函数网络的参数；将训练样本集输入到任务控制器，输出动作序列；并在前向安全约束模型下通过二次规划对动作序列进行修正，得到各智能体的中心式安全动作序列；将中心式安全动作序列作为监督标签，与训练样本集一同训练分布式控制网络；重复执行上述步骤，直至满足预设的迭代终止条件。本发明使得各智能体在仅依赖局部观测的情况下仍能输出高可靠性的安全控制动作。

本发明授权智能体安全控制网络训练方法、控制方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种智能体安全控制网络训练方法，其特征在于，应用于由至少两类异构的智能体组成的多智能体协作系统；所述方法包括： 获取训练样本集，所述训练样本集中的每组训练样本包含某一采样时刻下各智能体及其邻居的轨迹扩展状态数据； 将所述训练样本集输入至预构建的异构图控制障碍函数网络，输出各智能体对应的障碍函数值，并基于预设的第一损失函数更新所述异构图控制障碍函数网络的参数； 根据各智能体对应的障碍函数值及所述障碍函数值的梯度构建前向安全约束模型，所述前向安全约束模型用于控制各智能体始终处于安全范围内； 将所述训练样本集输入到任务控制器，输出初始动作序列；并在所述前向安全约束模型下通过二次规划对所述初始动作序列进行修正，得到各智能体的中心式安全动作序列；所述中心式安全动作序列用于控制所有的智能体既能完成目标任务又能处于安全范围内； 将所述中心式安全动作序列作为监督标签，与所述训练样本集一同输入预构建的分布式控制网络中，输出各智能体的分布式动作序列，并基于预构建的第二损失函数更新所述分布式控制网络的网络参数；所述分布式动作序列用于控制对应智能体处于安全范围内； 重复执行上述步骤，直至满足预设的迭代终止条件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南方科技大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。