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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种面向无人机集群的多任务分布式招募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：CN115481942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211353044.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种面向无人机集群的多任务分布式招募方法是由冷甦鹏;王志宏;张科;吴凡设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向无人机集群的多任务分布式招募方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向无人机集群的多任务分布式招募方法，应用于无人机自主组网与控制领域，针对传统基于共识的分布式方法，在面向大规模无人集群时，任务招募效率不稳定且低下问题；本发明基于任务需求信息浓度，进行多任务分布式招募过程，以任务需求信息浓度表征任务资源需求，并通过任务需求信息浓度的更新控制各无人机选择任务的策略，从而实现依据资源供需关系的动态招募过程；并且本发明为降低各无人机决策的局部性，不同于基于拍卖的分布式竞争方法，结合深度强化学习设计竞争招募机制，以深度强化学习生成各无人机优先级，竞争加入任务群组，保证任务招募过程中的稳定性，提高任务招募效率。

本发明授权一种面向无人机集群的多任务分布式招募方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无人机集群的多任务分布式招募方法，其特征在于，基于的无人机集群包括多个任务群组，每个任务群组中包括一架任务发现无人机、若干感知无人机、若干计算无人机，每架感知无人机与每架计算无人机均包括一个信息缓存，信息缓存中存储该无人机感知到的任务需求信息的集合，任务需求信息的集合包括多个任务需求信息以及各任务需求信息浓度；所述方法包括以下步骤： S1、某个任务群组中的任务发现无人机根据所发现的任务目标规模，计算任务剩余资源需求； S2、任务群组根据任务剩余资源需求，进行任务群组初始招募，具体招募过程为： 任务群组根据任务剩余资源需求，生成任务需求信息，并根据剩余资源需求计算任务需求信息浓度； 任务需求信息基于任务需求信息浓度进行局部扩散；并依据时空衰减和线性叠加过程更新各无人机信息缓存中任务需求信息浓度，以更新该轮招募过程中各无人机选择任务的策略； 时空衰减过程为： 任务需求信息扩散到的第k跳无人机节点计算下一跳任务需求信息浓度为： 其中，α为空间衰减系数； 且在无人机信息缓存中的任务需求信息，每过Δt进行一次时间维度上的衰减，即 ηjkΔt＝βηjk-1Δt 其中，β为时间衰减系数，Δt为衰减周期； 同时，在时空衰减的过程中任务需求信息浓度ηiηmin时，随即失效，否则将任务需求信息向下一跳扩散，且扩散的邻居不在当前任务群组内，同时未重复接收同一任务需求信息，ηmin表示任务需求信息浓度阈值； 线性叠加过程为：在任务需求信息扩散过程中，无人机在收到任务需求信息时，其信息缓存中任务需求信息浓度更新方式为 ηj＝ηj+η′j 其中η′j为节点新收到的任务j的需求信息浓度； 感知到任务需求信息的无人机，根据感知到的所有任务需求信息的浓度进行候选任务的选择； 无人机根据当前候选任务剩余资源需求以及所携带资源，使用深度强化学习算法中的DeepQ-Network进行决策，确定最大Q值，进行候选任务的竞争； 直到任务需求已满足或任务开始时间到期，则完成任务群组初始招募过程； S3、任务发现无人机，依据招募完成的任务群组中各无人机的资源状态和任务异构资源需求，对任务群组内所有无人机进行任务分工，各无人机依据分工开始执行感知和计算协作任务。

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