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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种规模无关的无人集群分布式协同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：CN116382337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310335605.5，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种规模无关的无人集群分布式协同任务分配方法及系统是由杨宜康;张瑞鹏;冯彦翔设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种规模无关的无人集群分布式协同任务分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于多无人机智能体任务分配技术领域，涉及一种规模无关的无人集群分布式协同任务分配方法，采用集中训练分布部署形式，各智能体依靠自身感知和局部通讯，获取时敏新任务和邻接智能体的信息，利用MF‑MADQN进行分布式协同任务分配。本发明在各智能体中定义了任务候选队列和任务执行队列，可将时敏新目标随时纳入任务候选队列参与分配，确需执行任务移入任务执行队列。此外本发明方法嵌入平均场机制，将每个智能体与其邻接智能体的交互等效为与一个虚拟的智能体交互，故可应对大规模集群和智能体增减时神经网络的“维度陷阱”现象，从而有效解决了未知环境下，存在时敏新目标和智能体增减场景时，大规模无人集群协同任务分配问题。

本发明授权一种规模无关的无人集群分布式协同任务分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种规模无关的无人集群分布式协同任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、场景信息及各智能体初始化： 各智能体Ai对应设置有任务候选队列Ci和任务执行队列Mi，其中各智能体任务候选队列Ci保存待分配任务，而任务在任务执行队列Mi中的顺序为智能体Ai的任务执行顺序； 对于任意任务tj，j∈{1,…,Nt}，其信息为Pj＝{xj,yj}，表示该任务tj的位置；若存在时敏新目标，时敏新任务信息为Pnew＝{xnew,ynew}，并将其纳入自身任务候选队列Ci中； 步骤二、建立无人机通讯拓扑与局部通讯模型； 步骤三、利用平均场机制建立任务分配过程各智能体的状态空间、动作空间及奖励函数： 步骤四、对MF-MADQN网络进行训练，得到训练完成的MF-MADQN网络； 步骤五、使用训练完成的MF-MADQN网络进行多无人机智能体协同任务分配，对于给定的多无人机协同任务分配场景，各无人机智能体Ai需要根据已分配的任务执行队列Mi从出发点出发，依次执行打击相应的目标； 步骤三中，奖励函数需计算自身奖励函数ri和采用考虑虚拟智能体的联合奖励其中，各智能体的自身奖励函数ri由维持奖励接收奖励转移奖励冗余动作惩罚四个部分组成； 智能体Ai在执行动作ai后自身奖励函数ri计算公式如下： ri＝ri 0+ri 1+ri 2+ri 3； 维持奖励ri 0表示对智能体Ai候选任务队列Ci中的任务选择维持决策所获奖励，接收奖励ri 1表示对智能体Ai候选任务队列Ci中的任务选择接收决策所获奖励；转移奖励ri 2表示对智能体Ai候选任务队列Ci中的任务选择转移决策所获奖励，冗余动作惩罚ri 3表示对于智能体Ai候选任务队列Ci中空任务但动作决策为接收和转移的惩罚； 由于多智能体强化学习在合作情况下的目标是最大化全局收益，如果智能体仅考虑自身回报会陷入自利，因此采用如下的形式定义联合奖励函数 β∈[0,1]表示全局奖励调整系数，当β趋近于0时，表示各智能体更注重自身收益，更为自利；当β趋近于1时，表示各智能体更注重合作提高全局收益；Di为智能体Ai能够建立通讯的邻接智能体集合。

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