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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于改进蚁群算法的无人集群组网任务规划方法、存储介质及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：CN119255297B 。

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：202411347208.0，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权基于改进蚁群算法的无人集群组网任务规划方法、存储介质及设备是由温广辉;刘冰倩;赵丹;伊枭剑;房肖设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进蚁群算法的无人集群组网任务规划方法、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进蚁群算法的无人集群组网任务规划方法、存储介质及设备，首先确定一个无人集群协同打击任务规划场景，涵盖任务约束、目标代价及预期收益，确保规划合理性；综合考虑任务执行成本与收益、任务执行质量约束以及技术性能约束因素，建立任务规划数学模型；再通过局部和全局信息素更新规则对蚁群算法进行改进，克服传统蚁群算法在复杂优化问题中的局限性，有效防止了算法陷入局部最优解，动态调整挥发系数提升搜索效率与收敛速度，实现高效求解无人集群协同打击任务规划问题。

本发明授权基于改进蚁群算法的无人集群组网任务规划方法、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.基于改进蚁群算法的无人集群组网任务规划方法，其特征在于,包括如下步骤： S1，确定任务规划场景：设计一个无人集群协同打击任务规划场景，所述场景至少包括任务约束、目标代价和预期收益；其中，所述任务约束包括无人个体的油量限制、恒定飞行速度、弹药消耗速率与补给需求；所述目标代价包括基于各目标的打击难度、时间紧迫性评估的额外成本；所述预期收益包括综合考虑目标的价值、任务完成数量与资源利用效率的战略优势； S2，建立任务规划模型：所述任务规划模型基于任务执行成本与任务执行收益，至少包括任务执行质量约束及技术性能约束；其中，任务执行质量约束包括任务-目标分配约束以及任务执行效益约束，技术性能约束包括最远行程约束以及任务数量约束；所述任务规划模型具体为： maxFP, 其中，FP是基于任务执行成本函数与任务执行收益函数构建的目标函数，P是任务规划方案，Ii,j∈P表示条件为i,j∈P的指示函数，|G|表示目标的总数量，pij表示第i个无人个体打击第j个打击目标成功的概率，Vj是第j个打击目标的价值，φ0是一个可调节阈值，disti,j表示第i个无人个体当前所在目标位置与第j个打击目标之间的欧氏距离，Di是第i个无人个体的所能达到的最远行程，Ni是第i个无人个体的所携带的武器数量；W是无人集群集合，G是目标点集合； S3，改进蚁群算法：通过局部和全局信息素更新规则对蚁群算法进行改进； 所述局部信息素的更新规则为：在迭代搜索阶段的路径构建过程中，使用基于路径质量的衰减函数，根据路径质量动态调整信息素的衰减量，使得质量差的路径上的信息素衰减更快； 所述全局信息素的更新规则为：根据权重，考虑次优路径的贡献；所述权重根据路径排名或路径质量与最优路径质量的比例来确定； S4，计算求解：利用步骤S3改进的蚁群算法求解步骤S2建立的任务规划模型，输出无人集群协同打击任务规划最优方案。

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