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龙图腾网恭喜杭州智元研究院有限公司申请的专利一种人机混合集群的任务规划方法及系统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：CN119358786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411950758.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种人机混合集群的任务规划方法及系统是由江闻涛;付强;尚鹏辉;茅袁辉;王予灿;谢隽然;赵丹设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人机混合集群的任务规划方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种人机混合集群的任务规划方法及系统，方法包括：步骤1，获取人员的能力信息、可移动无人设备的设备属性信息以及任务信息；步骤2，生成初始方案：步骤3，确定当前方案的消耗值：对于每种可能的任务分配方案，根据设定的四种优化目标进行量化计算，得出每一优化目标对应的总消耗值，并通过迭代确定最终方案；四种优化目标包括：最短任务时长、最高匹配度、最低人机配比、任务完成率；步骤4，确定每一种优化目标为主导的综合评分；步骤5，运用修改版的模拟退火算法对分配方案进行优化。本申请生成最佳方案和多个备选方案，增加任务分配的灵活性和适应性。

本发明授权一种人机混合集群的任务规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人机混合集群的任务规划方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，获取人员的能力信息、可移动无人设备的设备属性信息以及任务信息；步骤2，生成初始方案：使用随机函数生成每一任务到不同人员或设备的对应关系，每一任务都对应到0个、1个或多个人员或设备；人员和设备的资源设定为用完、没有完全用完两种情况；步骤3，确定当前方案的消耗值：对于每种能够执行的任务分配方案，根据设定的四种优化目标进行量化计算，得出每一优化目标对应的总消耗值，并通过迭代确定最终方案；四种优化目标包括：最短任务时长、最高匹配度、最低人机配比、任务完成率；四种优化目标依次对应第一总消耗值、第二总消耗值、第三总消耗值、第四总消耗值；其中，第一总消耗值对应为最短任务时长的总消耗值，等于各主体执行任务的时间总和；第二总消耗值对应为最高匹配度的总消耗值，等于所有执行主体与任务的匹配度之和；第三总消耗值对应为最低人机配比的总消耗值，等于一个整体分配方案中人员占总被分配主体的比值；第四总消耗值对应为任务完成率的总消耗值，等于分配方案中已被分配的任务数量即预计能够完成的数量与总任务数量的占比；步骤4，确定每一种优化目标为主导的综合评分；步骤5，运用修改版的模拟退火算法对分配方案进行优化；步骤5，运用修改版的模拟退火算法对分配方案进行优化，包括：步骤51，确定模拟退火算法初始温度、加热阈值、重新加热因子、冷却率、迭代次数；步骤52，产生邻居解：根据当前解生成一个新的邻居解；如果存在未被使用的执行主体，则从未使用的执行主体中随机选择一个分配给随机选择的一个任务；如果所有执行主体已被使用，则随机选择两个任务并交换它们的执行主体；步骤53，确定综合评分变化：使用邻居解的综合评分与当前解的综合评分之间的差异；步骤54，接受邻居解：根据接受概率决定是否接受邻居解作为新的当前解；接受概率基于综合评分的差异和当前温度计算得出；判断接受概率是否大于随机的0-1之间的值，如果大于或等于则接受，如果小于则不接受： 上式表示接受概率paccept的确定方式，如果邻居解的综合评分Sneighbor大于当前解的综合评分Scurrent，则接受概率为1，并且直接接受，用邻居解替换当前解；如果邻居解的综合评分Sneighbor低于或等于当前解的综合评分Scurrent，则接受概率为1减去当前解与邻居解评分之差与当前温度T的比值；步骤55，更新最优解：根据接受概率更新最优解及消耗值和评分；步骤56，冷却：按照预设的冷却率降低当前温度；步骤57，重新加热：每当达到重新加热阈值时，根据重新加热因子提升当前温度，以增加跳出局部最优的可能性；步骤58，终止条件：当达到预设的最大迭代次数、温度低于终止阈值、执行时间限制三个条件之一时，结束迭代过程；步骤59，输出结果：最终输出优化后的任务分配方案及对应的最小成本；当算法检测到陷入局部最优时，执行步骤57，并且步骤57最多执行两次。

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