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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种多无人机能源保障任务分配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：CN115826614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202211418499.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种多无人机能源保障任务分配方法是由王锐;杨旭;杨康;李凯文;莫金元;李文桦;张涛;刘亚杰;黄生俊;史志超;黄旭程设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人机能源保障任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多无人机能源保障任务分配方法，包括：多无人机任务分配勤务分析；建立无人机执行完所有被分配的任务所需的时间的目标函数；建立辅助目标函数，分别对目标函数和辅助目标函数使用遗传算法进行迭代优化；在进化过程中，使用交叉变异算子，并通过选择性交配产生子代，再通过选择性模仿评估子代种群，合并父代种群和子代种群后，按照合并种群的因子代价排序，重新确定因子等级，更新合并种群中每个个体的标量适应度和技能因子，最后通过精英策略对种群中的个体进行环境选择进入下一次迭代，直至满足进化停止条件；输出多无人机能源保障任务分配结果。本发明建立任务分配模型，并通过高效的算法求解，获取了有效的任务分配方案。

本发明授权一种多无人机能源保障任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种多无人机能源保障任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 多无人机任务分配勤务分析，用一个三元组{I，T，C}描述多无人机任务分配场景，I＝{I1，I2，...，Im}为无人机的集合，表示战场中有m架无人机执行任务，T＝{T1，T2，...Tn}为任务集合，表示战场中有n个任务需要被执行，C表示场景中的约束条件； 建立无人机Ii执行完所有被分配的任务所需的时间的目标函数； 通过蒙特卡洛方法对所述目标函数模拟采样得到样本点，再通过高斯函数拟合所述样本点建立辅助目标函数，分别对目标函数和辅助目标函数使用遗传算法进行迭代优化； 根据设置的算法参数初始化种群，并计算该种群在每个迭代优化任务下的因子代价，即目标函数值； 按照因子代价升序排序之后对种群列表里的个体标记序列索引，即因子等级，当多个个体具有相同的因子代价时，采用randomtie-breaking方法； 根据因子等级计算每个个体的标量适应度并确定该个体的技能因子； 在进化过程中，使用交叉变异算子，并通过选择性交配产生子代，再通过选择性模仿评估子代种群，合并父代种群和子代种群后，按照合并种群的因子代价排序，重新确定因子等级，更新合并种群中每个个体的标量适应度和技能因子，最后通过精英策略对种群中的个体进行环境选择进入下一次迭代，直至满足进化停止条件； 输出多无人机能源保障任务分配结果。

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