哈尔滨工程大学王桐获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利无人舰船集群对抗学习混合网络强化方法及装置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：CN116994128B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310752646.4，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权无人舰船集群对抗学习混合网络强化方法及装置是由王桐;金鼎荃;欧阳敏;郭洁;高山;陈立伟设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本无人舰船集群对抗学习混合网络强化方法及装置在说明书摘要公布了：无人舰船集群对抗学习混合网络强化方法及装置，涉及海战对抗策略选择技术领域。针对现有技术中存在的，在无人舰船集群对抗场景中，无法拟合出真实的联合动作价值函数的技术问题，本发明提供的技术方案在于：无人舰船集群对抗学习混合网络强化方法，包括：采集所有舰船在可视范围内的其他舰船的状态信息和动作信息；根据信息信息得到动作的价值函数；选取舰船的动作的价值函数值最高动作；将动作的价值函数输入至预设混合网络，得到联合动作价值函数的步骤；根据舰船自身和在预设可视范围内的其他舰船，得到注意力分布，更新舰船自身的状态信息；根据当前混合网络，优化舰船的动作。适合应用于海战中进行最优策略选择的工作中。
本发明授权无人舰船集群对抗学习混合网络强化方法及装置在权利要求书中公布了：1.无人舰船集群对抗学习混合网络强化方法，基于至少一艘我方舰船和至少一艘敌方舰船，其特征在于，所述方法包括： 分别采集所有所述舰船在预设可视范围内的其他舰船的状态信息和动作信息的步骤； 根据所述状态信息和动作信息得到每一个舰船的动作的价值函数的步骤； 分别选取所述每一个舰船的动作的价值函数值最高的预设时间步动作，作为动作策略的选择步骤； 将所有所述动作策略的价值函数输入至预设混合网络，得到联合动作价值函数的步骤； 根据每个舰船自身和在预设可视范围内的其他舰船，得到的预设奖励值与当前状态信息得到注意力分布，根据所述注意力分布更新舰船自身的状态信息、并输入至所述混合网络的步骤；所述预设混合网络为QMIX算法中的网络； 根据所述当前混合网络，优化每个所述舰船的动作价值函数的步骤。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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