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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种多智能体目标协同搜索方法及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：CN115952736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310005618.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种多智能体目标协同搜索方法及系统是由张晓平;郑远鹏;王力;孟祥鹏;吴宜通;马新雨;张嘉林;冯辉设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多智能体目标协同搜索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种多智能体目标协同搜索方法及系统，涉及群体智能与多智能体目标搜索技术领域，方法包括：针对搜索仿真环境中的任一智能体，获取智能体感知到的环境探测信息；基于期望收益梯度设置确定性策略动作；获取智能体执行确定性策略动作后的更新环境探测信息；基于动作情感变化数据和外在环境奖励数据确定内在奖励数据；内在奖励数据和外在环境奖励数据构成搜索整体奖励数据；搜索整体奖励数据、当前状态数据、更新后状态数据和确定性策略动作构成经验四元组；每个智能体从经验池中随机抽取经验四元组进行训练以得到并执行最优策略动作，以实现目标协同搜索。本发明解决了奖励稀疏问题，提高多智能体搜索复杂未知环境的效率。

本发明授权一种多智能体目标协同搜索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多智能体目标协同搜索方法，其特征在于，所述多智能体目标协同搜索方法包括： 构建搜索仿真环境；所述搜索仿真环境内随机设置多个智能体、多个障碍物以及多个搜索目标；每个智能体均包括Actor网络和Critic网络；所述Actor网络用于选取所述智能体的待执行动作，所述Critic网络用于评估所述智能体的期望收益； 针对所述搜索仿真环境中的任一智能体，获取所述智能体感知到的环境探测信息；所述环境探测信息包括所述智能体的探测范围内所有智能体的当前状态数据； 基于期望收益梯度，根据所述环境探测信息、所述Actor网络和所述Critic网络，设置确定性策略动作； 获取所述智能体执行所述确定性策略动作后的更新环境探测信息；所述更新环境探测信息包括动作情感变化数据、外在环境奖励数据和更新后状态数据； 基于所述动作情感变化数据和所述外在环境奖励数据确定内在奖励数据；所述内在奖励数据和所述外在环境奖励数据构成搜索整体奖励数据；所述搜索整体奖励数据、所述当前状态数据、所述更新后状态数据和所述确定性策略动作构成经验四元组；多个智能体对应的经验四元组构成经验池； 每个所述智能体从所述经验池中随机抽取经验四元组，利用抽取得到的经验四元组对所述Actor网络和所述Critic网络进行训练，以得到每个智能体的最优策略动作；每个所述智能体执行对应的最优策略动作以实现目标协同搜索。

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