一种基于深度强化学习的多智能体自主决策方法

本发明公开一种基于深度强化学习的多智能体自主决策方法，应用于多智能体深度强化学习技术领域，针对现有技术在决策过程中未能充分地使用经验数据的问题；本发明通过收集智能体与环境交互生成的经验，以及奖励重塑模块优化环境即时奖励，缓存于本地经验回放池中；然后合并本地经验回放池中的历史经验数据到全局经验回放池PT‑Buffer中，并使用二级优先经验队列进行维护；通过概率求和树从PT‑Buffer采集训练样本数据，来求解目标策略网络和全局Critic网络模型；最后采用更新后的自主决策模型，根据输入的环境局部观测信息直接实现多智能体的自主决策，从而完成相关的多智能体任务。

《一种基于深度强化学习的多智能体自主决策方法》是一发明专利，专利号为 2023110158152，当前法律状态为已下证，由电子科技大学长三角研究院（衢州）提出申请，发明人为王帅;蔡子阳;林峰，申请日期为2023-08-11，公开（公告）日期为2023-11-07，国际专利分类号（IPC）为 G06N3/092(2023.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N5/01(2023.01)I;A63F13/55(2014.01)I;G06F18/214(2023.01)I，所属技术领域包括：兵棋AI、自然语言处理、游戏AI、机器人控制、人工智能、军事仿真多智能体夺控任务场景、坦克战车步兵夺控、多机器人协同、强化学习。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种基于深度强化学习的多智能体自主决策方法，应用于多智能体深度强化学习技术领域，针对现有技术在决策过程中未能充分地使用经验数据的问题；本发明通过收集智能体与环境交互生成的经验，以及奖励重塑模块优化环境即时奖励，缓存于本地经验回放池中；然后合并本地经验回放池中的历史经验数据到全局经验回放池PT‑Buffer中，并使用二级优先经验队列进行维护；通过概率求和树从PT‑Buffer采集训练样本数据，来求解目标策略网络和全局Critic网络模型；最后采用更新后的自主决策模型，根据输入的环境局部观测信息直接实现多智能体的自主决策，从而完成相关的多智能体任务。

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