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龙图腾网获悉南昌职业大学申请的专利基于策略优化的无人机货物配送管理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：CN120125126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510613238.X，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于策略优化的无人机货物配送管理方法及系统是由朱巨建;袁林芳;战学刚;迟呈英设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于策略优化的无人机货物配送管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于策略优化的无人机货物配送管理方法及系统，具体涉及货物配送管理技术领域；通过改进的增量式K‑means聚类算法，结合KD‑Tree索引优化最近邻搜索，提升订单区域分组效率，基于订单簇集合O，采用混合整数规划+匈牙利算法进行无人机任务匹配，优化任务分配矩M，并动态调整配送路径，以应对实时天气和空域限制，配送过程中，通过无人机传感器采集订单流动性指数、电池消耗速率、任务均衡度等数据，利用模糊逻辑推理判断调度延迟情况，确保系统在高负载场景下仍能实现高效、均衡、智能化的无人机调度，大幅减少配送延迟、降低空载率，提高整体物流效率。

本发明授权基于策略优化的无人机货物配送管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于策略优化的无人机货物配送管理方法，其特征在于：包括： S100，获取待配送订单的基本信息，包括订单的地理位置信息、货物重量、期望送达时间以及无人机的负载能力； S200，根据订单的地理位置信息，采用改进的增量式K-means聚类算法对订单进行区域分组，其中采用KD-Tree索引结构优化最近邻搜索，并生成订单簇集合O，具体包括：将订单地理位置信息作为KD-Tree的输入数据；采用二分超平面划分法构建KD-Tree：选择纬度或经度中方差最大的维度作为划分轴，采用中位数分割法对数据进行二叉划分，递归构建KD-Tree，最终形成高效索引结构；KD-Tree建立后，最近邻搜索的时间复杂度降为Hlogn；Hlogn表示随着输入数据量增加，算法执行时间的增长速度，即KD-Tree最近邻搜索的效率； S300，根据订单簇集合O，结合无人机的负载能力进行任务匹配，并计算订单簇与无人机的最优分配方案，得到任务分配矩阵M；具体为：计算无人机i到订单簇j的任务成本矩阵；其中：α为路径长度的权重，β为货物重量的权重，γ为电量权重，为订单簇总重量，为无人机剩余电量，取值范围为[0,1]，表示无人机i飞行至订单簇j的距离，使用匈牙利算法求解最优匹配，使得总任务成本最小：从成本矩阵中找出最小值，并进行匹配；迭代更新未匹配的订单簇，直到所有任务分配完成；生成最终任务分配矩阵M； S400，基于任务分配矩阵M，对无人机的配送路径进行优化，生成初始飞行路线R，并结合实时天气和空域限制进行路径动态调整； S500，执行配送任务，并通过无人机的传感器采集订单流动性数据和无人机任务负载均衡度数据，判断当前调度是否存在延迟，若是，则更新订单簇集合O，并调整任务分配矩阵M，返回S200重新优化调度；否则，完成配送任务； 所述S500通过无人机的GPS、IMU传感器和RFIDNFC识别设备实时监测订单流动性，并计算订单流动性指数，以及计算电池消耗速率、有效负载比和任务均衡指数； 将订单流动性指数、电池消耗速率、有效负载比和任务均衡指数作为模糊逻辑的输入项，将当前调度是否存在延迟的判断结果作为模糊逻辑的输出项； 制定模糊规则，用于描述订单流动性指数、电池消耗速率、有效负载比和任务均衡指数对当前调度延迟的影响； 根据模糊输出结果确定当前调度延迟的风险性，并进行相应的处理。

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