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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于改进蚁群优化的UUV集群任务规划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：CN115423324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211078426.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于改进蚁群优化的UUV集群任务规划方法是由王宏健;鄂鑫;张凯;李本银;易冬波;牛帅;陈伟豪;程圣杰;张彦斌设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进蚁群优化的UUV集群任务规划方法在说明书摘要公布了：一种基于改进蚁群优化的UUV集群任务规划方法，属于无人水下航行器自主控制技术，解决水下无人航行器集群在有限续航力和负载约束条件下求解任务规划问题时常规算法存在收敛性差、解质量不高的不足的问题。初始化蚁群算法的各项参数，按照改进后的初始信息素分配方法对蚁群算法的初始信息素浓度进行不均等分配；根据禁忌表、UUV剩余负载量和剩余续航构建候选节点集，按改进后的状态转移规则计算节点间的转移概率，使用轮盘赌选择下一节点；更新禁忌表和UUV状态，记录蚂蚁的节点路径；判断此只蚂蚁是否已经遍历完所有任务点，是否满足UUV数量约束，记录蚂蚁的路径和路径距离，并对相关的参数进行更新；判断本次迭代是否完成，如已完成则按照改进的信息素更新规则对路径间的信息素进行全局更新；根据预设的最大迭代次数进行迭代求解得最优路径。对基本蚁群算法进行改进和优化，达到加快算法收敛速度和降低局部最优的效果。

本发明授权一种基于改进蚁群优化的UUV集群任务规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进蚁群优化的UUV集群任务规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：确定任务点坐标和负载需求，根据任务点坐标求得任务点距离集； 步骤2：初始化蚁群算法的各项参数，按照改进的初始信息素分配方法对路径上的初始信息素浓度实行不均等的分配方案；在算法之初，求解当前任务点与其他所有任务点之间的距离均值，将其他任务点到此点的距离与均值做比较，小于均值的任务点到当前点之间路径上的信息素会进行叠加，反之进行额外挥发； 步骤3：根据禁忌表、UUV剩余负载量和剩余续航构建候选任务点集，按照改进后的状态转移规则计算状态转移概率，使用轮盘赌选择下一节点；在启发因子中创新性地增加新的影响因子“引力系数γ”，以一定的规则主动增加节点选择过程中次优节点被选中的概率，γ∈[0,1； 步骤4：更新禁忌表和UUV的状态信息，记录蚂蚁的节点路径； 步骤5：判断当前只蚂蚁是否已经遍历所有任务点，如果是，则判断此只蚂蚁是否满足UUV的数量约束，记录符合数量约束的蚂蚁路径和路径距离，并更新状态转移规则中的相关影响因子； 步骤6：判断本次迭代中的蚂蚁是否已全部跑完，如果是，则本次迭代已完成，按照改进的信息素更新规则对路径上的信息素浓度进行全局更新，否则继续执行步骤3； 步骤7：根据预设的最大迭代次数对算法进行迭代，最终获得本次算法运行的最优路径。

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