电子科技大学徐媛媛获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于事件触发积分强化学习的多智能体系统人在回路弹性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：CN118915466B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411077224.2，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于事件触发积分强化学习的多智能体系统人在回路弹性控制方法是由徐媛媛;李铁山;梁洪晶;龙跃;程玉华设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于事件触发积分强化学习的多智能体系统人在回路弹性控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于事件触发积分强化学习的多智能体系统人在回路弹性控制方法，属于人工智能协同控制技术领域。该方法创新性地采用基于事件触发机制的积分强化学习方法，降低智能体之间信息交流频率，减轻智能体的负担，并解决了多智能体系统在虚假输入注入攻击下的最优控制问题；除此之外，通过整合人类智能和决策，当人类操作员向非自治领导者代理发送命令信号时，系统安全性得到极大提高。
本发明授权基于事件触发积分强化学习的多智能体系统人在回路弹性控制方法在权利要求书中公布了：1.基于事件触发积分强化学习的多智能体系统人在回路弹性控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于非线性多智能体系统，建立第i个跟随者的动态模型；S2、给出领导者的动力学模型，并定义局部邻域一致误差；其中，领导者的动力学模型为： 其中，x0t∈Rn表示第t时刻领导者的状态信息，y0t表示第t时刻领导者的输出，u0t为控制输入；定义局部邻域一致误差δit为： 其中，bi表示牵制增益，aij表示第i个智能体与第j个智能体之间的连接权重，xit为第i个智能体在第t时刻的状态信息，xjt表示第t时刻第j个智能体的状态向量，Ni表示第i个智能体的邻居智能体的集合；S3、通过中值算子Med[·]过滤得到未被攻击的数据，基于未被攻击的数据得到安全预选器，并设计状态观测器；S4、构建最优性能指标函数，建立汉密尔顿-雅克比-贝尔曼方程；S5、引入事件触发机制，构建事件触发汉密尔顿-雅克比-贝尔曼方程；S6、采用积分强化学习算法求解事件触发汉密尔顿-雅克比-贝尔曼方程；S7、使用评价神经网络来估计代价函数，得到所需的近似的事件触发最优控制器。
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