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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种飞行器测控设备资源调度的知识引导进化优化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：CN120143633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510634637.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种飞行器测控设备资源调度的知识引导进化优化方法是由李文桦;曾晨峰;姜美辰;王锐;李凯文;姚兴懿;张紫妍;张立达;涂一可;林圣皓设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞行器测控设备资源调度的知识引导进化优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种飞行器测控设备资源调度的知识引导进化优化方法，包括以下步骤：基于最大化任务完成度的测控设备任务调度与路径规划，构建满足各类约束条件、最大化综合评价指标的联合优化模型；从寻找测控点位和设备的组合方案的角度出发，引入能够表示组合方案和机动方案的决策变量；优化目标：考虑测控作业约束、测控设备要求约束、测控设备性能约束、测控性能参数计算；使用知识引导进化优化方法对模型进行求解。本申请结合进化算法的全局寻优特性和启发式算法的局部搜索特性，寻找到问题的高质量解；知识引导的进化算法能够在全局范围内找到优质解，基于规则的启发式算法确保了局部范围内解的质量。

本发明授权一种飞行器测控设备资源调度的知识引导进化优化方法在权利要求书中公布了：1.一种飞行器测控设备资源调度的知识引导进化优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，模型构建：基于最大化任务完成度的测控设备任务调度与路径规划，构建满足各类约束条件、最大化综合评价指标的联合优化模型； 步骤2，引入决策变量：从寻找测控点位和设备的组合方案的角度出发，引入能够表示组合方案和机动方案的决策变量； 步骤3，优化目标：考虑有效覆盖度和平衡度两个方面，进而最大化综合评价试验效果，优化目标为最大化综合评价指标； 步骤4，分析约束条件：考虑测控作业约束、测控设备要求约束、测控设备性能约束、测控性能参数计算； 步骤5，建立模型求解算法：使用知识引导进化优化方法对模型进行求解，所述知识引导进化优化方法包括：通过提取当前个体任务间的冲突信息来指导解的生成和选择；采用双层编码机制进行编码；使用交叉变异算子通过增加选择那些包含冲突信息的点的概率；采用可行性准则来处理约束条件，使用基于知识引导和可行性准则的环境选择策略；基于规则的启发式算法求解测控设备路径规划问题； 其中，优化目标为最大化综合评价指标： ； 综合评价指标的计算公式为： ； 综合评价指标为任务有效覆盖度和平衡度的加权平均； 任务有效覆盖度的计算过程如下： 单个任务包含若干弧段，弧段分为关键弧段和常规弧段； 关键弧段有效覆盖度定义为： ； 其中，关键弧段为第个任务第个弧段，为的有效覆盖度，为弧段的时长，为的实际跟踪时长； 常规弧段有效覆盖度定义为： ； 其中，常规弧段为第个任务第个弧段，为的有效覆盖度，为弧段的时长，为的实际跟踪时长； 设第任务有个弧段，则该任务的有效覆盖度为： ； 其中，为个任务第个弧段的权重；不同类型设备的弧段要分别计算；有个任务，则总的任务有效覆盖度为： ； 平衡度的计算公式为： ； 式中，为计划周期总时长，为机动设备总数，t j 为第台机动设备在整个计划周期内的总工作时间，是指计划周期总时长减去补给时间；整个计划周期内未机动的机动设备不纳入平衡度的计算范畴。

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