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龙图腾网获悉西安光无际科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的多域作战动态推演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：CN120930487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511045616.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度强化学习的多域作战动态推演系统是由王春田;闫俊杰;瞿军锋;李倩设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的多域作战动态推演系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度强化学习的多域作战动态推演系统，涉及军事自动化技术领域，包括环境感知‑对抗博弈‑涌现挖掘三层嵌套式动态架构，三层嵌套式动态架构中部署双向反馈机制、交叉激活机制和自适应调节节点，三层嵌套式动态架构包括动态自适应对抗网络、混沌数据编织器和涌现捕捉与进化引导器；本发明中，通过三层嵌套架构与核心模块设计，实现多域信息实时交互与跨层级协同，提升多域联动模拟精度；借助异构子网双模式交互及混合学习机制，增强智能体决策灵活性；利用增量拓扑分析与知识图谱，高效处理动态数据并挖掘深层关联；通过对抗扰动与传播模拟，捕捉混沌边缘涌现现象，最终通过多模块协同缩小推演与实战偏差。

本发明授权基于深度强化学习的多域作战动态推演系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的多域作战动态推演系统，其特征在于，包括环境感知-对抗博弈-涌现挖掘三层嵌套式动态架构，三层嵌套式动态架构中部署双向反馈机制、交叉激活机制和自适应调节节点，三层嵌套式动态架构包括动态自适应对抗网络、混沌数据编织器和涌现捕捉与进化引导器；其中： 动态自适应对抗网络由多个异构对抗子网组成，每个子网对应一个作战域，子网之间通过对抗-协作双模式交互，子网内部采用逆向强化学习-生成对抗网络混合机制； 混沌数据编织器将多源异构数据视为动态的数据云，利用拓扑数据分析技术捕捉数据在高维空间中的拓扑结构和动态变化趋势； 涌现捕捉与进化引导器基于信息茧房破局原理，实时监测系统中智能体的交互信息和数据流动，当检测到系统接近混沌边缘时，通过信息扰动-模式放大-价值评估三阶段操作实施干预； 双向反馈机制在层级间部署智能信息路由器，智能信息路由器内置时序关联分析模块与优先级判断算法，用于实现信息的实时交互与高效处理； 交叉激活机制采用事件-规则-资源驱动模型，当涌现挖掘层识别到潜在作战模式时，生成包含事件触发条件、规则约束、资源需求的激活指令，激活对抗博弈层的仿真模块和环境感知层的动态监测任务调度器； 自适应调节节点集成多指标融合评估引擎与调控策略库，多指标融合评估引擎采用主成分分析与模糊逻辑结合的算法，将监测指标降维为系统负载、决策复杂度、数据关联性三个综合维度，用于判断系统状态并进行资源调控。

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