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龙图腾网恭喜杭州智元研究院有限公司申请的专利一种基于改进QMIX算法的无人机协同博弈行为决策方法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：CN119356399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411903410.7，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于改进QMIX算法的无人机协同博弈行为决策方法是由尚鹏辉;洪一帆;夏亚东;王帅;茅袁辉;王予灿设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进QMIX算法的无人机协同博弈行为决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进QMIX算法的无人机协同博弈行为决策方法，首先根据需求对决策行为中的各状态参数进行初始化设置，获取各无人机智能体的局部观测向量信息，并基于无人机的特征提取策略网络，进行特征提取和处理，之后基于处理后的无人机特征信息确定无人机联合动作价值，基于各无人机智能体的动作价值确定各无人机的动作，实现无人机协同博弈的行为决策。本发明结合了自注意力机制的信息融合和传递算法结合环境中其他智能体的观测信息，斌考虑了智能体在当前环境的观测，以及智能体进行个体观测和全局状态的关系的探索，使得每个智能体对于全局奖励的贡献得到了合理的评估，能有效提升算法的效率和稳定性。

本发明授权一种基于改进QMIX算法的无人机协同博弈行为决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进QMIX算法的无人机协同博弈行为决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据需求对决策行为中的各状态参数进行初始化设置；步骤2、获取各无人机智能体的局部观测向量信息：通过各无人机分各自携带的传感器对自身周边的环境进行观测，并将获得的信息存入观测矩阵： ；其中，a表示当前观测矩阵的无人机编号，t表示局部观测信息的获取时间，k表示无人机的数量，z表示无人机特征的类别数，表示获取的第b架无人机的第c类特征的信息，表示获取的第b架无人机的特征信息的集合；步骤3、构建无人机的特征提取策略网络，基于各无人机智能体的局部观测向量信息进行特征提取和处理：步骤3-1、利用多层次感知机MLP将无人机的观测矩阵转换为中间特征矩阵： ；其中，表示对无人机的局部观测向量所包含的信息进行提取后获取的特征矩阵，表示形式为： ； 表示无人机a在t时刻局部观测信息经MLP提取后获得的第k维特征；步骤3-2、利用transformer网络对中间特征矩阵进行处理，得到处理后的无人机特征矩阵；步骤3-3、将无人机特征矩阵经过一个额外的门控残差连接后导入到长短期记忆网络LSTM中进行处理，获取对时间特征提取后的无人机特征矩阵： ； ；其中，为transformer模块的输出，为经门控残差连接处理后的输出，Gate为门控残差函数，为连接函数；步骤3-4、将无人机特征矩阵利用注意力机制编码进行编码，映射为相应的查询映射矩阵Q、键映射矩阵K和值映射矩阵V，获得高维协作信息的嵌入表示： ； ； ； ；其中，，与和、分别表示查询映射矩阵Q、键映射矩阵K和值映射矩阵V中的查询映射矩阵Q、键映射矩阵K和值映射矩阵V中的第j维向量；则高维协作信息的编码嵌入表示为： ；其中，n是键向量的维度；步骤4、基于处理后的无人机特征信息确定无人机联合动作价值；步骤5、基于各无人机智能体的动作价值确定各无人机的动作，实现无人机协同博弈的行为决策。

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