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龙图腾网恭喜中国船舶工业系统工程研究院申请的专利基于自学习的船舶协同控制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：CN114637197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210032387.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于自学习的船舶协同控制方法是由黄百乔;鞠鸿彬;张鹏翼;王坤福;闫丹;闫钰天;朱振华;魏庆来设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自学习的船舶协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及多智能体协同技术领域，且公开了基于自学习的船舶协同控制方法，步骤S10，利用输入模块获取多智能体系统当中每个船舶的参数，包括船舶的期望运行轨迹；步骤S20，利用参数及网络初始化模块、网络权值赋值模块和全局循环模块，开启全局循环；步骤S30，利用网络训练模块和局部循环模块，开启局部循环，基于初始化的相关参数；步骤S40，以所述迭代控制律、局部最优性能指标函数替代当前迭代控制律、性能指标函数，利用输出模块获取船舶协同控制策略。本发明中，结合自身学习优化ADP算法及多智能体系统通信的关键技术，在这些技术的支持下，可以实现多船舶在运行过程中，根据自身和相邻船舶的状态，自动得到控制策略，从而实现的目的。

本发明授权基于自学习的船舶协同控制方法在权利要求书中公布了：1.基于自学习的船舶协同控制策略优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S10，利用输入模块获取多智能体系统当中每个船舶的参数，包括船舶的期望运行轨迹，然后对多智能体系统当中的每个船舶进行数学建模；步骤S20，利用参数及网络初始化模块、网络权值赋值模块和全局循环模块，开启全局循环，在当前局部最优控制策略、局部最优性能指标通过叠加随机赋值的方法初始化评价网络的权值；步骤S30，利用网络训练模块和局部循环模块，开启局部循环，基于初始化的相关参数，通过自适应动态规划方法训练权值赋值后的评价网络，向网络最小化误差函数梯度下降方向迭代进行网络权值的更新直至达到预设的局部循环次数，获得迭代控制律，通过局部循环后获取局部最优控制策略、局部最优性能指标函数；步骤S40，以所述迭代控制律、局部最优性能指标函数替代当前迭代控制律、性能指标函数，并重复执行步骤S20－步骤S40直至网络满足收敛精度，则该船舶的控制策略优化完成，利用输出模块获取船舶协同控制策略，开始进行下一个船舶的控制策略的优化；所述网络最小化误差函数为评价网络最小化误差函数为： 其中，Eit评价网络最小化误差函数；所述评价网络，其权值更新方法为： 其中所述局部最优性能指标函数为： 其中，Qii,Rij为正定矩阵；Ni为第i个船舶的相邻船舶，为相邻船舶加上该船舶本身；为一个单调递增的奇函数；φδi为神经网络中激活函数；Wi为权重；为δi求导得来，其中第i个船舶的状态方程为：领导者的数学模型为：

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