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龙图腾网恭喜湘潭大学;湖南韶峰应用数学研究院申请的专利一种多无人机多目标任务规划方法、系统及电子设备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：CN119886735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510346085.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种多无人机多目标任务规划方法、系统及电子设备是由黄云清;程戈;黄牛武;杨银;冯春生设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人机多目标任务规划方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种多无人机多目标任务规划方法、系统及电子设备，涉及无人驾驶飞行器领域，该方法包括：生成多无人机任务分配图；收集并预处理无人机的状态信息和环境信息；获取约束条件，并将约束条件集成至任务分配模型中；基于约束条件，使用图神经网络对多无人机任务分配图进行节点特征更新，生成每个无人机的第一任务分配策略；采用强化学习算法对第一任务分配策略进行优化，生成每个无人机的第二任务分配策略；根据每个无人机的任务执行情况及环境变化，对第一任务分配策略和或第二任务分配策略进行实时调整，生成每个无人机的第三任务分配策略。采用本申请实施例，能够实现高效、灵活的多无人机任务规划。

本发明授权一种多无人机多目标任务规划方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多无人机多目标协同任务规划方法，其特征在于，所述方法包括： 生成多无人机任务分配图；其中，所述多无人机任务分配图中的节点表示多个无人机和多个任务，所述多无人机任务分配图中的边表示任务与无人机之间的关系； 收集并预处理环境信息、无人机的状态信息和任务信息； 获取约束条件，并将所述约束条件集成至图神经网络中； 基于所述约束条件、每一无人机的状态信息和任务信息、所述环境信息，使用图神经网络对所述多无人机任务分配图进行节点特征更新，生成第一任务分配策略； 基于每个无人机对任务执行的奖励和惩罚进行反馈，采用强化学习算法对所述第一任务分配策略进行优化，生成第二任务分配策略； 根据所述环境信息、每一无人机的状态信息和任务信息，对所述第一任务分配策略或所述第二任务分配策略进行实时调整，生成第三任务分配策略； 其中，所述约束条件包括电池电量约束、环境信息约束和资源消耗约束； 所述电池电量约束用于确保任务分配不会导致无人机电量耗尽，所述电池电量约束采用如下公式进行表示： Ei≥Emin 其中，Ei表示第i个无人机的剩余电量，Emin为无人机执行任务后所需的最小剩余电量； 所述环境信息约束用于优化无人机的飞行路径和任务执行计划，其中，采用如下路径规划算法对无人机的飞行路径进行优化： Pathi＝A*Environment,Taski 其中，Pathi为第i个无人机的飞行路径，A*为A星算法，用于计算最优飞行路径，Environment表示当前的环境信息，Taski表示第i个无人机执行的任务； 所述资源消耗约束用于优化无人机的任务分配以提高资源利用效率，所述资源利用效率采用如下公式表示： 其中，N为无人机数量，Tasksi为第i个无人机执行的任务数量，Resourcesi为第i个无人机消耗的资源总量； 其中，对所述第一任务分配策略和或所述第二任务分配策略进行实时调整，包括： 采用如下至少一种方式对所述第一任务分配策略和或所述第二任务分配策略进行实时调整： 当第一无人机执行任务过程中触发预设条件时，将第一无人机的任务分配至第二无人机，所述预设条件表征无人机执行任务过程受阻； 根据无人机的状态、无人机的资源情况和任务紧急程度，调整任务优先级； 根据当前环境信息，调整无人机的飞行路径和或任务。

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湘潭大学;湖南韶峰应用数学研究院，其通讯地址为：411105 湖南省湘潭市西郊；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”。