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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种基于改进粒子群算法的无人机集群对地攻击任务分配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：CN119417101B 。

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：202411429072.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于改进粒子群算法的无人机集群对地攻击任务分配方法及系统是由钟赟;张杰勇;程海燕;付凯;孙鹏;刘彬;马腾;李军设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进粒子群算法的无人机集群对地攻击任务分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进粒子群算法的无人机集群对地攻击任务分配方法及系统，属于智能优化算法技术领域，针对无人机集群对地攻击任务分配问题，本发明在分析现有研究成果基础上，综合考虑目标攻击收益和目标攻击代价，并分析目标类约束和无人机类约束两类约束，建立了最大化攻击效费比的数学模型。具体步骤如下：步骤1：对于对地攻击任务分配建立以最大化目标攻击收益和最小化目标攻击代价的目标函数；步骤2：对对地攻击任务分配的约束条件进行分析；步骤3：综合对地攻击任务分配的目标函数和约束条件，建立对地攻击任务分配的数学模型；步骤4：利用改进粒子群算法对步骤3中建立的数学模型进行求解，得到最终分配结果。

本发明授权一种基于改进粒子群算法的无人机集群对地攻击任务分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进粒子群算法的无人机集群对地攻击任务分配方法，其特征在于，该分配方法包括以下步骤： 步骤1：对于对地攻击任务分配建立以最大化目标攻击收益和最小化目标攻击代价的目标函数； 步骤2：对对地攻击任务分配的约束条件进行分析； 步骤3：综合对地攻击任务分配的目标函数和约束条件，建立对地攻击任务分配的数学模型； 步骤4：利用改进粒子群算法对步骤3中建立的数学模型进行求解，得到最终分配结果； 步骤3中综合目标函数和约束条件，建立的对地攻击分配的数学模型为： （11） 式（11）中，第1个约束条件和第2个约束条件是目标类约束条件，第3个约束条件和第4个约束条件是平台类约束条件；其中，为目标攻击收益，为目标攻击代价，为决策变量，为无人机数量，为目标数量，为目标受一架或多架无人机攻击后的毁伤概率，为第n个目标需要达到的毁伤效果阈值，为任务执行阈值，为最远航程； 步骤4中根据无人机集群对地攻击任务分配的特性，设计粒子群算法的编解码规则、约束处理规则和粒子更新规则，用于求解数学模型； 采用粒子群算法对数学模型求解时，编解码规则采用实数型编码，用矩阵表示一个种群，其中，取值范围为，解码方式主要采用向下取整方式，即对矩阵的列，对于，则令； 经过编解码后得到的决策矩阵，需要进行相应的约束处理，具体操作如下： （1）对所有无人机满足约束条件情况进行判断，记录不符合约束条件的所有无人机序号； （2）按照不符合约束条件无人机序号从低到高依次处理，对当前序号无人机的预计攻击目标按照执行顺序进行判断取消攻击，直至满足数学模型的第3个和第4个约束条件； （3）对所有目标满足数学模型的第1个和第2个约束条件情况进行判断，记录不符合约束条件的所有目标序号； （4）按照不符合约束条件目标序号从低到高依次处理，对当前序号目标从上至下进行判断增加无人机执行，直至满足数学模型的第1个和第2个约束条件；若在增加某个无人机后导致不再满足数学模型的第3个或第4个约束条件，则不增加当前无人机，而是继续对后续序号无人机进行判断； 在进行决策矩阵变换后进一步采取罚函数法，若某个解违反约束条件的目标数量为，则在对应目标函数中除以。

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