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      北京郵電大學(xué)紀(jì)哲獲國家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉北京郵電大學(xué)申請的專利多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多星協(xié)作分布式路由方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119995693B

      龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510451360.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:H04L45/44;該發(fā)明授權(quán)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多星協(xié)作分布式路由方法是由紀(jì)哲;吳勝;陳嘯;張保慶;顧韶竹設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-04-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

      多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多星協(xié)作分布式路由方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供了一種多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多星協(xié)作分布式路由方法,本發(fā)明能夠利用時間切片技術(shù)構(gòu)建衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)拓?fù)淠P停⒔⒆钚』瘮?shù)據(jù)包端到端時延的目標(biāo)函數(shù);基于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)拓?fù)淠P蜆?gòu)建衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò),并獲取衛(wèi)星交互經(jīng)驗數(shù)據(jù);其中,衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò)包括多星協(xié)作混合網(wǎng)絡(luò)和每個智能體對應(yīng)的衛(wèi)星決策網(wǎng)絡(luò);根據(jù)衛(wèi)星交互經(jīng)驗數(shù)據(jù)進(jìn)行衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò);將訓(xùn)練后的衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò)中的衛(wèi)星決策網(wǎng)絡(luò)分別部署到相應(yīng)智能體上,以使智能體基于所部署的衛(wèi)星決策網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行路由決策。這樣通過衛(wèi)星決策網(wǎng)絡(luò)與多星協(xié)作混合網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同工作,能夠?qū)崿F(xiàn)低軌衛(wèi)星星座的高效分布式路由決策,降低時延并平衡負(fù)載。

      本發(fā)明授權(quán)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多星協(xié)作分布式路由方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多星協(xié)作分布式路由方法,其特征在于,包括: 獲取低軌衛(wèi)星星座的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),并利用時間切片技術(shù)構(gòu)建衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)拓?fù)淠P停黄渲校龅蛙壭l(wèi)星星座中的每個衛(wèi)星作為一個智能體; 基于所述衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)拓?fù)淠P停⒆钚』瘮?shù)據(jù)包端到端時延的目標(biāo)函數(shù); 基于所述衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)拓?fù)淠P蜆?gòu)建衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò),并獲取衛(wèi)星交互經(jīng)驗數(shù)據(jù);其中,所述衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò)包括多星協(xié)作混合網(wǎng)絡(luò)和每個所述智能體對應(yīng)的衛(wèi)星決策網(wǎng)絡(luò),所述多星協(xié)作混合網(wǎng)絡(luò)用于根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)計算聯(lián)合獎勵,所述衛(wèi)星決策網(wǎng)絡(luò)用于根據(jù)所屬智能體的當(dāng)前局部觀測信息,輸出所屬智能體的路由決策; 根據(jù)所述衛(wèi)星交互經(jīng)驗數(shù)據(jù)進(jìn)行所述衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò);其中,每個所述衛(wèi)星決策網(wǎng)絡(luò)用于根據(jù)局部觀測信息計算局部價值函數(shù),所述多星協(xié)作混合網(wǎng)絡(luò)用于根據(jù)全局狀態(tài)信息和所有所述局部價值函數(shù)生成全局價值函數(shù),所述全局價值函數(shù)和所述聯(lián)合獎勵用于更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù); 將所述訓(xùn)練后的衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò)中的衛(wèi)星決策網(wǎng)絡(luò)分別部署到相應(yīng)所述智能體上,以使所述智能體基于所部署的衛(wèi)星決策網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行路由決策; 所述衛(wèi)星交互經(jīng)驗數(shù)據(jù)存儲在經(jīng)驗回放池中;根據(jù)所述衛(wèi)星交互經(jīng)驗數(shù)據(jù)進(jìn)行所述衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò)的步驟,包括: 在所述經(jīng)驗回放池中進(jìn)行非均勻抽樣,得到目標(biāo)樣本數(shù)據(jù); 根據(jù)所述目標(biāo)樣本數(shù)據(jù),通過所述衛(wèi)星智能體網(wǎng)絡(luò)獲取所述全局價值函數(shù); 根據(jù)所述全局價值函數(shù)和所述目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)中的聯(lián)合獎勵,通過反向傳播算法更新所述多星協(xié)作混合網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和各所述衛(wèi)星決策網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù); 所述衛(wèi)星交互經(jīng)驗數(shù)據(jù)中的每個數(shù)據(jù)樣本的抽樣概率p t如下: ; ; 其中,ε表示預(yù)設(shè)數(shù)值,ε用于防止抽樣概率為零,表示狀態(tài)下,所述多星協(xié)作混合網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的價值與真實(shí)價值之間的誤差,s t表示t時刻的全局狀態(tài),a t表示t時刻的聯(lián)合動作,表示所述多星協(xié)作混合網(wǎng)絡(luò)在狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)下的價值,表示所述多星協(xié)作混合網(wǎng)絡(luò)在狀態(tài)()、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)下的價值,r t表示t時刻的聯(lián)合獎勵,表示預(yù)設(shè)的折扣因子,A表示衛(wèi)星的動作空間。

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