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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利异构无人机集群多任务分配与航迹规划联合优化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：CN117434961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202311326741.4，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权异构无人机集群多任务分配与航迹规划联合优化方法是由董喜莉;时晨光;周建江设计研发完成，并于2023-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本异构无人机集群多任务分配与航迹规划联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异构无人机集群多任务分配与航迹规划联合优化方法，包括：构建异构无人机集群约束模型，包括任务载荷约束、航程约束、任务需求约束；以异构无人机集群航程、价值收益和被威胁概率为自变量，根据各自变量的权重系数，建立多任务分配与航迹规划联合优化目标函数；建立异构无人机集群多任务分配与航迹规划联合优化模型，该优化模型通过协同优化无人机航程、价值收益和被威胁概率，在满足任务载荷、航程和任务需求约束条件下，最大限度地提升无人机集群的作战效能；最后采用改进的蚁群算法对优化模型进行求解；本发明方法实现了较优的异构无人机集群多任务分配和较优的航迹规划，有效地提升了异构无人机集群的作战效能。

本发明授权异构无人机集群多任务分配与航迹规划联合优化方法在权利要求书中公布了：1.异构无人机集群多任务分配与航迹规划联合优化方法，包括以下步骤：构建异构无人机集群约束模型，包括任务载荷约束、航程约束、任务需求约束；以异构无人机集群航程、价值收益和被威胁概率为自变量，根据各自变量的权重系数，建立多任务分配与航迹规划联合优化目标函数；建立异构无人机集群多任务分配与航迹规划联合优化模型，该优化模型通过协同优化无人机航程、价值收益和被威胁概率，在满足任务载荷、航程和任务需求约束条件下，最大限度地提升无人机集群的作战效能；最后采用改进的蚁群算法对优化模型进行求解；任务载荷约束表示为： 其中，表示无人机ui执行任务tj所需要的载荷资源；表示无人机ui携带的总任务载荷资源；TA表示无人机ui的任务集合；航程约束表示为： 其中，表示无人机ui执行任务tj所耗费的航程；表示无人机ui的总任务航程；任务需求约束表示为： 且 其中，xij表示任务决策变量，N表示异构无人机集群中包含的无人机数量；建立的多任务分配与航迹规划联合优化目标函数F为： 其中，δ1、δ2、δ3分别表示异构无人机集群航程、价值收益和被威胁概率的权重系数；LTmax表示所有无人机航程中的最大值；VTmax表示所有无人机执行任务获得的价值收益中的最大值；PTmax表示所有无人机受到威胁概率中的最大值；LT表示无人机ui执行任务的总航程；VT表示无人机ui执行任务获得的价值收益之和；PT表示无人机ui执行任务的过程中受到威胁的概率；无人机ui执行任务的过程中受到威胁的概率PT表示为： 其中，ω1表示无源威胁权重系数；ω2表示有源威胁权重系数；tj表示M个任务组成的总任务集合T中第j个任务；Pp表示无人机进入无源威胁区域的概率： Pa表示无人机受到有源威胁的概率： 其中，rij表示无人机ui与任务tj之间的距离；Rj表示任务tj的作用范围；Ka表示比例常数，与有源威胁和无人机之间的距离有关；建立的异构无人机集群多任务分配与航迹规划联合优化模型为： 其中，改进的蚁群算法在蚁群算法的基础上引入轮盘赌选择原则和精英策略，首先将群体中每个个体被选择的概率的和组成一个轮盘，其中每个个体被选择的概率相同，最后计算累积概率，根据累积概率用rand产生一个[0,1]之间的随机数r，根据r所在区间确定选择的个体；其次在每次循环结束时将精英蚂蚁的解取出来，对精英蚂蚁的路径进行局部信息素调整，使得目前为止找出的最优解在下一次循环中更具吸引力。

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