一种基于强化学习的港口多智能体任务分配方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411795124.3

申请日：

2024-12-09

公开(公告)号：

CN119273104B

公开(公告)日：

2025-02-28

发明(设计)人：

丁怡朱弘扬

申请人：

广东海洋大学

申请人地址：

524088 广东省湛江市麻章区海大路1号

IPC主分类号：

G06Q10/0631

IPC分类号：

G06N3/004 G06N3/092 G06Q10/083

代理机构：

北京东方盛凡知识产权代理有限公司 11562

代理人：

张换君

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

安徽省宣城市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-01-24	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 10/0631申请日:20241209
2025-02-28	授权	授权
2025-01-07	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于强化学习的港口多智能体任务分配方法及系统 [P].

丁怡 ;

朱弘扬 .

中国专利 :CN119273104A ,2025-01-07

[2]

一种基于强化学习的任务分配方法 [P].

徐连 ;

王薇 .

中国专利 :CN111861159A ,2020-10-30

[3]

一种基于强化学习的任务分配方法 [P].

徐连 ;

王薇 .

中国专利 :CN111861159B ,2024-02-02

[4]

基于深度强化学习的智能体任务分配方法 [P].

付强 ;

刘家义 ;

王刚 ;

范成礼 .

中国专利 :CN114638339B ,2025-10-28

[5]

基于深度强化学习的智能体任务分配方法 [P].

付强 ;

刘家义 ;

王刚 ;

范成礼 .

中国专利 :CN114638339A ,2022-06-17

[6]

一种基于强化学习的人机协作任务分配方法 [P].

贾子玮 ;

熊庭强 ;

齐立旺 ;

张为民 ;

袁辉 .

中国专利 :CN120670109A ,2025-09-19

[7]

一种基于强化学习的多智能体系统高效任务分配方法及系统 [P].

夏庆锋 ;

张永宏 ;

李鹏 ;

柏宗春 ;

刘云平 ;

孙宁 ;

宋长坡 ;

吴庆干 ;

董天天 ;

于俊善 ;

曹海啸 ;

许可儿 ;

何新涵 .

中国专利 :CN119151242A ,2024-12-17

[8]

基于多智能体强化学习的无人机集群海上救援任务分配方法及系统 [P].

吴祥 ;

颜晴忠 ;

周宇航 ;

范博洋 ;

薄煜明 ;

马立丰 ;

沈港 ;

沈宇匡 .

中国专利 :CN121115868A ,2025-12-12

[9]

基于深度强化学习的水下多AUV任务分配方法及设备 [P].

刘治彬 ;

刘春凤 ;

曲雯毓 ;

胡彦盛 ;

董慧勇 .

中国专利 :CN119450520A ,2025-02-14

[10]

一种基于强化学习的电力巡检任务分配方法 [P].

梁曼舒 ;

吴文斌 ;

王仁书 ;

张伟豪 ;

韩腾飞 ;

陈卓磊 ;

林承华 ;

姚书凝 .

中国专利 :CN119476861A ,2025-02-18

← 1 2 3 4 5 →