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龙图腾网恭喜西北工业大学深圳研究院;西北工业大学申请的专利一种基于改进DDPG算法的海洋无人集群围捕机动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：CN120069018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510534670.X，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权一种基于改进DDPG算法的海洋无人集群围捕机动决策方法是由刘禄;赵俊;张硕;杨静;隋金坪;胡润泽;郭欣欣;张晓萌;王艺潞;梁泽栋设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进DDPG算法的海洋无人集群围捕机动决策方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于改进DDPG算法的海洋无人集群围捕机动决策方法，具体涉及海洋无人集群博弈决策的领域。包括：获取每个航行器的前一时刻状态位置，分别将每个航行器的前一时刻状态位置输入LSTM网络，对应得到每个航行器的历史状态位置；将每个航行器的历史状态位置输入对应的预训练的DDPG网络，确定每个航行器的执行动作，得到海洋无人集群围捕机动决策；其中，预训练的DDPG网络在训练过程中，奖励值为个体奖励、团队奖励及额外奖励之和。可以进一步提高围捕成功率。

本发明授权一种基于改进DDPG算法的海洋无人集群围捕机动决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DDPG算法的海洋无人集群围捕机动决策方法，用于控制多个航行器对目标进行围捕，其特征在于，包括： 获取每个航行器的前一时刻状态位置，分别将每个所述航行器的前一时刻状态位置输入LSTM网络，对应得到每个所述航行器的历史状态位置； 将每个所述航行器的历史状态位置输入对应的预训练的DDPG网络，确定每个航行器的执行动作，得到海洋无人集群围捕机动决策； 其中，所述预训练的DDPG网络在训练过程中，奖励值的确定方法包括： 构建所述航行器的运动学模型；根据每个所述航行器的当前执行动作，结合运动学模型确定每个航行器的下一时刻位置状态； 根据每个所述航行器的下一时刻位置状态，确定目标被自身围捕成功的概率；根据每个所述目标被自身围捕成功的概率，确定个体奖励； 根据所有航行器的下一时刻位置状态与目标的位置之间的距离，确定团队奖励； 根据所有航行器的下一时刻位置状态，确定额外奖励； 将所述个体奖励、团队奖励及额外奖励之和，作为奖励值； 所述DDPG网络包括Q网络、策略网络、目标策略网络和目标Q网络；每个所述航行器对应的预训练的DDPG网络的训练过程包括： 获取当前航行器的前一时刻状态位置，将所述航行器的前一时刻状态位置输入LSTM网络，得到航行器的历史状态位置； 将所述航行器的历史状态位置输入策略网络，确定航行器的当前执行动作； 根据所述航行器的当前执行动作，确定奖励值和航行器的下一时刻位置状态； 将所述航行器的历史状态位置、当前执行动作、奖励值及下一时刻位置状态，作为一组经验值存入经验样本池；所述经验样本池包括所有航行器的经验值； 利用所述经验值对Q网络、策略网络、目标策略网络和目标Q网络的参数进行更新，得到更新后的DDPG网络； 重复上述训练过程，直至DDPG网络收敛，得到预训练的DDPG网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学深圳研究院;西北工业大学，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区粤海街道高新南九道45号西北工业大学三航科技大厦25楼2501室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。