基于数字孪生和强化学习的多智能体协同避碰采摘方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210457714.X

申请日：

2022-04-28

公开(公告)号：

CN114942633B

公开(公告)日：

2025-01-10

发明(设计)人：

王红军林俊强邹湘军张坡李承恩邹伟锐

申请人：

华南农业大学

申请人地址：

510642 广东省广州市天河区五山路483号

IPC主分类号：

G05D1/43

IPC分类号：

G06N3/04 G06N3/092 G06N3/006

代理机构：

广州市华学知识产权代理有限公司 44245

代理人：

唐善新

法律状态：

授权

国省代码：

广东省广州市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-01-10	授权	授权

共 50 条

[1]

基于数字孪生和强化学习的多智能体协同避碰采摘方法 [P].

王红军 ;

林俊强 ;

邹湘军 ;

张坡 ;

李承恩 ;

邹伟锐 .

中国专利 :CN114942633A ,2022-08-26

[2]

基于数字孪生和深度强化学习的多智能体协同避碰采摘方法 [P].

卢月红 ;

李晔 ;

王星杰 .

中国专利 :CN121028788A ,2025-11-28

[3]

基于深度强化学习的水下多智能体协同围捕方法及装置 [P].

刘妹琴 ;

石晓博 ;

魏平 ;

兰剑 ;

陈霸东 .

中国专利 :CN118153431A ,2024-06-07

[4]

一种基于深度强化学习的多智能体协同控制方法及系统 [P].

宋勇 ;

石其同 ;

许庆阳 ;

袁宪锋 ;

刘萍萍 ;

刘冰 ;

田容雨 ;

李贻斌 .

中国专利 :CN119026666A ,2024-11-26

[5]

一种基于数字孪生和深度强化学习的集群协同电子干扰方法 [P].

雷磊 ;

沈高青 ;

蔡圣所 ;

范兼睿 ;

董航 ;

朱晓浪 ;

宋晓勤 .

中国专利 :CN117890860A ,2024-04-16

[6]

一种基于深度强化学习的多智能体协同导航方法 [P].

袁济民 ;

张文博 ;

姜超颖 ;

李林 ;

龙璐岚 ;

王海舰 .

中国专利 :CN116579372B ,2025-07-25

[7]

基于深度强化学习的储能电站多智能体协同管理方法 [P].

孙海旺 ;

刘兴楠 ;

李雪强 ;

刘圣春 ;

秦国强 ;

周萌 ;

王星皓 ;

朱洪娟 ;

刘佳豪 ;

章浩然 .

中国专利 :CN121192798A ,2025-12-23

[8]

一种基于联邦强化学习的多智能体协同决策方法 [P].

王帅 ;

龙浩然 ;

罗吉润 ;

沈怡 .

中国专利 :CN120745684A ,2025-10-03

[9]

基于深度强化学习的多智能体协同控制方法、系统及介质 [P].

李伟 ;

邢继娟 ;

李泽民 ;

盛翀 ;

林金 .

中国专利 :CN119717508A ,2025-03-28

[10]

基于深度强化学习的多智能体协同控制方法、系统及介质 [P].

李伟 ;

邢继娟 ;

李泽民 ;

盛翀 ;

林金 .

中国专利 :CN119717508B ,2025-11-11

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