| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 101 | 考虑多主体合作博弈的主动配电网优化调度方法及系统 | CN202510564151.8 | 2025-04-30 | CN120087714A | 2025-06-03 | 王成福; 程若曦; 杨明; 韩学山; 梁军; 王勇; 董晓明; 刘超; 牛远方; 王明强; 王孟夏; 周生奇; 晋飞; 亓富军 |
| 本发明公开了一种考虑多主体合作博弈的主动配电网优化调度方法及系统，涉及配电网优化调度技术领域，为：考虑主动配电网中多市场主体之间的交互，构建多主体协同交易架构；基于多主体协同交易架构，以成本最小化为目标，结合约束条件，搭建每一主体的运行与收益模型；其中，分布式储能运营商作为主体之一，利用基于分布式储能SOC均衡的分布式储能分配策略，约束分布式储能的运行；根据纳什议价理论，综合多主体的运行与收益模型，构建多主体合作博弈模型；基于用户侧能源实际需求量，对多主体合作博弈模型进行求解，得到主动配电网中能源的优化调度策略，并根据调度策略进行能源调度。本发明可实现DES单元间充放电功率均衡，提高经济效益。 | ||||||
| 102 | 基于模型预测控制深度神经网络的航天器非合作博弈方法 | CN202510172978.4 | 2025-02-17 | CN120029067A | 2025-05-23 | 李鹏; 徐杨; 夏元清; 杨洪玖 |
| 基于模型预测控制深度神经网络的航天器非合作博弈方法，属于航天器控制技术领域，包括以下步骤：建立多航天器相对运动模型；设计带有决策变量的复合干扰估计器；获得离线情况下的非合作博弈平衡解；获得在线情况下的非合作博弈平衡解；本发明通过设计带有决策变量的复合干扰估计器，能够实现对多源干扰的精准估计；通过利用模型预测控制离线求解多航天器非合作博弈问题，得到大量非合作博弈问题的解的数据；通过设计深度神经网络，并利用所得到的大量非合作博弈问题的解的数据训练该神经网络，使其能够在线应用于多航天器非合作博弈问题的求解；该方法实现了多航天器非合作博弈问题的快速求解，且同时大大抑制了多源干扰对多航天器控制的影响。 | ||||||
| 103 | 一种基于合作竞争博弈的列车运行实时调整方法 | CN202410629200.7 | 2024-05-21 | CN118722789B | 2025-05-16 | 董海荣; 周敏; 周晓敏; 汪小勇; 吕金虎 |
| 本发明涉及一种基于合作竞争博弈的列车运行实时调整方法，方法包括：基于指定线路的线路静态数据、初始时刻的动态数据；约束条件，建立训练目标网络过程中的即时奖励函数和延时奖励函数；即时奖励函数是在各列车未到达终点站时基于竞争博弈策略和列车自身的延误时间获得的；延时奖励函数是各列车到达终点站后基于合作博弈策略和所有列车总的延误时间获得的；训练更新的策略网络，并实时获取策略网络的损失函数；在损失函数和奖励函数满足收敛条件时，获得训练后的策略网络，用于实现对列车运行图的实时调整。上述方法使用多列车博弈深度强化学习不断与环境进行学习和交互，解决了复杂多变的列车运行环境造成建模难的问题。 | ||||||
| 104 | 基于合作博弈的综合能源多能网能量共享互济优化策略 | CN202411797085.0 | 2024-12-09 | CN119918714A | 2025-05-02 | 窦真兰; 吴司敏; 杜洋; 张春雁; 陈洪涛; 杨忠光; 郭灵瑜 |
| 本发明公开了基于合作博弈的综合能源多能网能量共享互济优化策略，属于多能网经济优化领域，包括以下步骤：S1：建立计算包括三个园区的多能互补特性的多能网多能流模型；S2：针对多能网多能流模型建立经济性最优的目标函数；S3：使用基于ADMM算法的多能网合作共享博弈模型对目标函数进行求解。本发明通过构建考虑多能互补特性的多能网多能流建模，实现不同综合能源系统之间的高效配合运作，实现能源供需均衡与高效利用溢出能源，减少能源消耗量，提高能源利用效率。还通过构建考虑合作共享博弈的多能网优化模型并进行求解，解决多主体利益分配问题，实现总成本最低，最终达成多元能源的高效整合利用，并最大化园区的整体经济效益。 | ||||||
| 105 | 车道多主体动态合作博弈方法、装置、电子设备及存储介质 | CN202411947768.X | 2024-12-27 | CN119889028A | 2025-04-25 | 侯志贤; 刘金广; 赵琳娜; 闫星培; 褚昭明; 朱新宇; 杨钧剑; 姚雪娇; 于芙林; 刘婉; 王亚朝; 周易潭 |
| 本发明提供了一种车道多主体动态合作博弈方法、装置、电子设备及存储介质，其中车道多主体动态合作博弈方法，包括：获取目标车道中每个博弈参与主体的通行行为在不同合作意向情况下各自对应的博弈收益；基于各博弈收益确定多个博弈参与主体各自的复制动态方程；确定多个复制动态方程的博弈均衡点，并对博弈均衡点进行稳定性分析，得到每个博弈参与主体行驶时通行行为的动态合作博弈结果。使用本发明不仅能够实现非机动车和无人配送车同时在非机动车道中的安全顺畅行驶，对无人配送车在非机动车道行驶时存在安全风险进行有效评估，与非机动车通行行为之间存在确定性关系，而且也能实现无人配送车的可持续发展。 | ||||||
| 106 | 基于主从非合作博弈的虚拟电厂参与联合市场竞价方法 | CN202411563318.0 | 2024-11-05 | CN119647824A | 2025-03-18 | 左智元; 温家兴; 贾嵘; 焦洋; 曹戈; 郭怿 |
| 本发明提供一种基于主从非合作博弈的虚拟电厂参与联合市场竞价方法，包括：构建多虚拟电厂参与日前联合市场的双层博弈框架；对风电功率、光伏功率和电负荷功率进行Wasserstein距离的不确定性建模；基于多源荷功率不确定性集，构建上层多虚拟电厂两阶段分布鲁棒竞价模型，竞价模型包括日前阶段制定投标策略的预调度成本和日内阶段再调度成本期望之和最小的第一目标函数及对应的第一类约束条件；构建下层联合市场出清模型；出清模型包括日前电‑调峰‑氢联合市场购能成本最小的第二目标函数及对应的第二类约束条件；分别对竞价模型和出清模型进行等效转化；对转化后的竞价模型和转化后的出清模型进行求解，得到竞价策略。 | ||||||
| 107 | 基于负荷聚合商分类的非合作博弈优化调度方法 | CN202111370301.X | 2021-11-18 | CN114048911B | 2025-02-07 | 李雯鑫; 刘永强; 彭寅章; 杨帅; 高兴; 赵启; 张路 |
| 本发明涉及智能电网调度方法技术领域，是一种基于负荷聚合商分类的非合作博弈优化调度方法，其包括建立负荷聚合商分类模型、供给侧电源模型，根据博弈行为建立负荷聚合商分类的非合作博弈优化模型，建立电网侧目标函数和负荷聚合商侧目标函数，基于NSGA‑II多目标优化算法和内点发结合的算法来求解纳什均衡和机组出力状态之间的最优配置。本发明提出了基于非合作博弈思想的负荷聚合商分类非合作博弈机制，建立了以电网收益最大、商业负荷聚合商和居民负荷聚合商利润最大的多目标调度模型，使各类负荷聚合商在竞争中得到最优的投标策略，两类负荷聚合商再根据按比例分配原则确定各负荷聚合商的调度参与量。 | ||||||
| 108 | 气浮式微重力试验平台非合作博弈协同控制方法 | CN202411437008.4 | 2024-10-15 | CN119322454A | 2025-01-17 | 李斌; 姚一恒; 李桂丹; 侯玮杰; 李跃华; 韩强 |
| 本发明涉及一种气浮式微重力试验平台非合作博弈协同控制方法，定义平面电机和伺服平台为气浮式微重力试验平台工作时非合作博弈的两个参与者；博弈策略的核心目标是气浮式微重力试验平台所受合力接近于零，即合力最小；确定博弈策略的优化问题；当博弈形成一个局势后，引入收益函数，作为参与者进行策略选择的评价标准，构建两个收益函数：气浮式微重力试验平台合力收益和速度收益；博弈产生的最终结果即纳什均衡解。 | ||||||
| 109 | 一种基于合作博弈的园区能量共享与分布式调度方法 | CN202411307303.8 | 2024-09-19 | CN119313057A | 2025-01-14 | 王晗雯; 周亚明; 李江民; 胡浩军; 蒋艳欣; 宋超然; 徐瑞; 解大波; 石莹 |
| 本发明公开了一种基于合作博弈的园区能量共享与分布式调度方法，步骤：1)分别构建储能模型、电动汽车模型、空调系统模型和光伏模型，并进而形成园区设备模型；2)结合园区设备模型，构建基于合作博弈的园区能量共享与分布式调度模型；3)采用ADMM算法求解园区能量共享与分布式调度模型，得到园区能量共享与分布式调度策略。本发明建立了基于合作博弈的园区能量共享与分布式调度模型，并采用ADMM算法求解并得到园区能量共享与分布式调度策略，实现了资源的高效调度和协同运作，有利于分布式能源就近消纳，发挥资源共享优势，提高园区的运行稳定性和可靠性，同时减少调度过程中的信息交互，实现隐私保护。 | ||||||
| 110 | 基于主从合作博弈的虚拟电厂资源优化调度方法及系统 | CN202411137663.8 | 2024-08-19 | CN119275814A | 2025-01-07 | 曾伟杰; 刘谋海; 申丽曼; 马叶钦; 何渝霜; 杨洪明; 邹薇; 王智; 梁红 |
| 本发明公开了一种基于主从合作博弈的虚拟电厂资源优化调度方法及系统，其在外部以虚拟电厂运营商的内部购售电价和储能运营商的需求响应为决策变量，构建以虚拟电厂运营商和储能运营商收益同时最大化为目标函数的单领导者‑单跟随者的主从博弈模型，内部则通过建立氢储能运营商和电化学储能运营商的合作联盟，通过合作博弈的方式，以达成合作双方自身最大利益为目标，实现内部资源的优化调度，从而能够平衡虚拟电厂运营商及内部资源商的利益分配，提升虚拟电厂的经济效益，同时通过考虑内部资源的能量交互，既产生了经济效益，也避免了能源浪费，对新型电力系统的结构调整及多元化电力市场的构建具有显著的积极作用。 | ||||||
| 111 | 基于区块链的可再生能源合作博弈日前报量方法 | CN202411234133.5 | 2024-09-04 | CN119168805A | 2024-12-20 | 黄祁生; 王玉凯; 时龙; 王喆; 计军平; 何道敬 |
| 本发明提供了基于区块链的可再生能源合作博弈日前报量方法，一种在区块链网络中，允许多个可再生能源生产商组建联盟并共同决策的合作博弈模型，确保利润分配的公平性和透明性；一种基于市场动态和生产商贡献的联盟博弈算法，通过形成联盟规避部分风险，优化资源配置效率的机制。一种通过智能合约实现自动化的可再生能源报价与利润分配机制，用户可以根据智能合约接口查看分配信息，确保数据处理的准确性。一旦利润分配确定，通过智能合约自动执行能源交易和转账并在区块链上记录交易数据的机制。本发明提供了一个去中心化、透明的合作平台，从而提升可再生能源生产商的整体效益和市场运行效率。 | ||||||
| 112 | 基于CRITIC法和非合作博弈的电动汽车充电站的规划方法 | CN202111221924.0 | 2021-10-20 | CN113971484B | 2024-12-06 | 朱珈汛; 陈伟杰; 李金彪 |
| 本发明公开了一种基于CRITIC法和非合作博弈的电动汽车充电站的规划方法，该方法包括如下步骤：步骤一，计算规划区域内保有EV的时空充电需求；步骤二，构建EV充电站选址的各分项指标，并采用CRITIC法对它们进行加权，进而建立能够反映EV充电需求的充电站选址综合指标；步骤三，对EV充电站三个参与方进行利益分析，通过非合作博弈论建立EV充电站的多主体博弈模型；步骤四，最后，建立以EV充电站选址综合指标最大为目标的上层选址模型和以多主体博弈均衡为目标的下层定容模型，采用分支定界法和内嵌辅助目标函数的迭代搜索方法对模型上、下层进行迭代求解。该方法通过指标的相关性及博弈对电动汽车充电站进行规划，准确性和可靠性高。 | ||||||
| 113 | 一种基于非合作博弈的无人艇集群路径跟踪控制器 | CN202411168293.4 | 2024-08-23 | CN119065372A | 2024-12-03 | 彭周华; 徐彦平; 赵擎宇; 古楠; 王浩亮; 王安青; 刘陆; 王丹 |
| 本发明提供了一种基于非合作博弈的无人艇集群路径跟踪控制器，用以对欠驱动无人艇进行控制，包括：基于视距制导的标称制导律模块、基于非合作博弈的参数更新律模块、基于控制障碍函数的安全制导律模块、安全约束与输入约束；所述参数更新律模块接收来自通讯网络的路径参数及无人艇路径参数的估计值，所述参数更新律模块输出更新律参数至标称制导律模块，所述参数更新律模块输出路径参数及对其他无人艇路径参数的估计值至通讯网络；本发明提出的基于非合作博弈的无人艇集群路径跟踪控制方法，考虑了欠驱动无人艇与静态碍航物、动态碍航物和邻居无人艇之间的避障避碰问题，在保障无人艇安全的前提下实现了多无人艇协同路径跟踪编队控制。 | ||||||
| 114 | 一种基于合作博弈优化储能集群参与调峰辅助服务的方法 | CN202411108237.1 | 2024-08-13 | CN119029951A | 2024-11-26 | 张硕; 李欣欣; 陈媛丽; 李心怡 |
| 本发明公开了一种基于合作博弈优化储能集群参与调峰辅助服务的方法，储能集群中包括多个储能主体，方法包括：预先构建储能集群调峰优化调度模型，包括以成本最低的储能集群调峰成本函数，和以出力偏差量总和最小的各储能主体调峰偏差量总和函数，其决策变量包括每个储能主体在不同时段的优化调峰容量；响应于接收到储能集群在每个时段的中标容量，将每个时段的中标容量输入所述储能集群调峰优化调度模型；对所述储能集群调峰优化调度模型进行求解，确定每个储能主体在不同时段的优化调峰容量。 | ||||||
| 115 | 基于合作博弈论的自适应鲁棒控制轮腿机器人的设计方法 | CN202411074038.3 | 2024-08-07 | CN119002269A | 2024-11-22 | 刘晓黎; 胡友莉; 黄大荣; 甄圣超 |
| 本发明提供了基于合作博弈论的自适应鲁棒控制轮腿机器人的设计方法，包括以下步骤：S1、建立具有不确定性参数的模糊欠驱动系统(UMS)动态模型，再写出双足轮腿机器人的跳跃过程的动力学模型；S2、在控制过程中将规定轨迹表述为施加在模糊UMS的伺服约束；S3、考虑轮腿机器人系统的不确定性进行自适应鲁棒控制算法的设计；S4、基于合作博弈论构建控制过程中的性能指标；S5、进行数值仿真，观测结果，对控制效果进行分析，最后给出结论。本发明通过引入模糊集理论来构建具有不确定性参数的动态模型，该方法能够有效应对系统内部参数随时间变化且受限的不确定性，显著提高了机器人在复杂地形和动态环境中的轨迹跟踪精度。 | ||||||
| 116 | 一种基于合作博弈的多智能体启发式任务分配方法和系统 | CN202311766597.6 | 2023-12-21 | CN117908577B | 2024-11-19 | 李一兵; 张子唐; 孙骞; 叶方; 田园; 黄雨杰; 范云霞; 韩豫卓 |
| 一种基于合作博弈的多智能体启发式任务分配方法和系统，涉及无人集群技术领域。解决现有无人机携带资源和任务之间的耦合关系考虑较少，限制了特定场景下的任务分配效率的问题。所述方法包括：根据无人机位置信息确立邻近无人机集合；无人机依靠传感器获取外界信息，判断是否出现新任务；判断探测到新任务，发现任务的无人机被标记为长机，并将担任发起人的角色进行广播；无人机根据任务分配算法确定最终的任务分配方案；根据各自所得的任务序列依次执行相关任务，并对环境的持续探测以及对资源进行动态更新；如果任务完成则联盟解散，无人机保持当前的飞行状态在区域内执行任务；如果任务未完成继续执行上一步骤。适用于无人机资源分配领域。 | ||||||
| 117 | 基于合作博弈的多目标优化RRT*机器人路径规划方法 | CN202410952046.7 | 2024-07-16 | CN118897551A | 2024-11-05 | 滕云龙; 邱世东; 朱明磊; 宫大为; 周聪; 宋世杰; 赵玉炀; 陈皎圆; 夏西芸; 谢敏 |
| 本发明公开了一种基于合作博弈的多目标优化RRT*机器人路径规划方法，首先初始化机器人环境信息，设置起始点、目标点与算法参数，然后在机器人关节空间中选取采样点并生成新节点，对新节点进行碰撞检测，再选择通过碰撞检测的新节点附近已有节点计算优化指标，定义多目标优化问题求解帕累托面，在帕累托面中选择均衡节点，并将新节点加入搜索路径树并更新均衡节点为新节点的父节点，最后判断新节点是否接近目标点，若新节点接近目标节点一定范围内则路径规划成功，若重复次数达到最大迭代次数则算法失败。本发明的方法有效改善了路径质量，避免了机器人运动过程中的奇异性问题，并减小了机器人运行过程中的能量损耗。 | ||||||
| 118 | 一种滚动预测的非合作轨道追逃博弈机动控制方法 | CN202410864311.6 | 2024-06-30 | CN118859783A | 2024-10-29 | 马志强; 李文娟; 李玉欣; 黄攀峰; 沈刚辉; 张帆 |
| 本申请属于航天器控制技术领域。本申请提供一种滚动预测的非合作轨道追逃博弈机动控制方法。该方法包括：生成式预测模块以追逐航天器和逃逸航天器过去的位置和控制指令作为输入，预测追逐航天器未来一段时间内的位置。基于自适应动态规划的控制策略求解模块以生成式预测模型的预测结果作为输入，构建一个Critic网络来求解追逐航天器的近似最优策略，然后作为追逐航天器的控制指令。本公开实施例基于生成式预测模型对追逐航天器和逃逸航天器的位置进行预测，对于预测结果用自适应动态规划方法求解博弈过程中追逐航天器的近似最优控制策略，以弥补时延造成的动力学控制指令误差，确保追逐航天器在博弈中占据优势地位。 | ||||||
| 119 | 基于非合作博弈的机电产品回收重组策略确定方法和装置 | CN202410879217.8 | 2024-07-02 | CN118840110A | 2024-10-25 | 鲍宏; 齐接; 高翼飞; 李亚鹏 |
| 本申请涉及一种基于非合作博弈的机电产品回收重组策略确定方法和装置，其中，该机电产品回收重组策略确定方法包括：确定非合作博弈模型中第一决策主体和第二决策主体的效用函数，第一决策主体的效用函数用于计算回收重组策略的拆卸复杂度，第二决策主体的效用函数用于计算回收重组策略的环保性；对待回收机电产品的不同零部件进行模糊聚类；分别对归属于第一决策主体和第二决策主体的零部件进行层级聚类；构建非合作博弈效用矩阵；通过纳什均衡优化确定待回收机电产品的目标回收重组策略，使得目标回收重组策略可以兼具拆卸复杂度和环保性，解决了目前的机电产品回收重组策略确定方法未考虑绿色环保性的问题。 | ||||||
| 120 | 一种基于合作竞争博弈的列车运行实时调整方法 | CN202410629200.7 | 2024-05-21 | CN118722789A | 2024-10-01 | 董海荣; 周敏; 周晓敏; 汪小勇; 吕金虎 |
| 本发明涉及一种基于合作竞争博弈的列车运行实时调整方法，方法包括：基于指定线路的线路静态数据、初始时刻的动态数据；约束条件，建立训练目标网络过程中的即时奖励函数和延时奖励函数；即时奖励函数是在各列车未到达终点站时基于竞争博弈策略和列车自身的延误时间获得的；延时奖励函数是各列车到达终点站后基于合作博弈策略和所有列车总的延误时间获得的；训练更新的策略网络，并实时获取策略网络的损失函数；在损失函数和奖励函数满足收敛条件时，获得训练后的策略网络，用于实现对列车运行图的实时调整。上述方法使用多列车博弈深度强化学习不断与环境进行学习和交互，解决了复杂多变的列车运行环境造成建模难的问题。 | ||||||
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