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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种融合任务紧迫度与传感器性能的动态任务分配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：CN120317640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510797078.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种融合任务紧迫度与传感器性能的动态任务分配方法是由万涛;虞莹豪;廖维川;柳凌峰;周洁;曾体伟;王洲洋;江娜设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合任务紧迫度与传感器性能的动态任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合任务紧迫度与传感器性能的动态任务分配方法，包括如下步骤：步骤S1：任务发布者在平台发布信息；步骤S2：工人收到平台广播的任务信息后上传自己的信息给平台，竞选参与本次任务的资格；平台根据拥有的信息测算均衡因子；步骤S3：任务分配，将计算得到的均衡因子带入到分配算法中进行任务分配，基于均衡因子对工人进行任务分配。本发明对移动群智感知系统中不同工人所携带的不同传感器性能水平进行了区分；解决了传统分配策略将设备传感器性能同质化而错误的分配任务，引起对于高精度任务的数据质量不佳问题。

本发明授权一种融合任务紧迫度与传感器性能的动态任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种融合任务紧迫度与传感器性能的动态任务分配方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：任务发布者根据发布模型在平台发布任务信息，预设任务紧迫指数与传感性能指数； 步骤S2：工人收到平台广播的任务信息，上传工人信息给平台，竞选参与本次任务的资格；基于步骤S1中的任务紧迫指数与传感性能指数获取均衡因子； 步骤S3：任务分配，任务发布者基于均衡因子通过分配算法对工人进行任务分配；基于改进遗传算法对任务分配过程进行优化，获取最优的任务分配结果；步骤S1所述发布模型表示为： ； ； ； 其中，表示任务信息，为传感器性能指数，为任务紧迫指数，为任务集合，为任务预算，为本次任务发布者发布的第个任务，和分别为本次任务发布者发布的第个任务的开始时间和结束时间，为本次任务发布者发布的第个任务的位置信息，分别表示本次任务发布者发布的第个任务的横坐标和纵坐标，表示本次任务发布者发布的第个任务的传感器类型； 步骤S2中工人信息的数学模型如下： ； 其中，为第个工人信息，为第个工人的传感器信息，表示索引为的传感器类型，表示索引为的传感器性能，表示索引为的传感器类型，表示索引为的传感器性能；表示第个工人的最近任务的按时完成情况，均为1或者-1，1表示按时完成任务；-1表示未按时完成任务，表示第个历史任务的按时完成情况；表示第个工人对本轮任务的预期报价； 步骤S2中，工人竞选任务，此时平台会读取每个参与本轮竞选的工人信息，并综合计算工人最近任务的按时完成情况等效值，得到任务紧迫指数与传感器性能的均衡因子， 获取均衡因子的过程具体为：根据任务发布者设定的任务紧迫指数与传感性能指数来确定分配算法中的时间紧迫度阈值作为均衡因子，表示为： ； ； ； ； 其中，表示第个工人最近任务的按时完成情况的等效值，表示本轮候选工人近期任务平均准时完成情况；为任务总数，为候选工人总数，为影响系数；为效率系数； 根据任务紧迫指数与传感性能指数的大小确定任务发布者的任务倾向，根据任务倾向进行分配； 步骤S3包括： 步骤S31：将任务的顺序打乱，通过贪心算法为每个任务分配符合要求工人； 计算每位满足要求的工人的工作水平指数，进行排序，初步选择工作水平指数值最大的工人作为执行该任务的工人；以此类推重复几轮，获取初代种群； 工作水平指数表示为： ； 其中，为任务所需的传感器类型，表示性能水平等效值计算函数； 步骤S32：调整替换不符合要求的工人，检查种群中的个体，对不满足时间紧迫度阈值的个体进行调整；需要满足的条件表示为： ； 其中，表示任务的花费；表示从替换后的工人的信息中提取传感器类型的集合； 获取结果子集作为种群中的一个个体，表示任务被分配给工人，表示任务被分配给工人； 步骤S33：将可替换的工人进行替换；替换条件表示为： ； 其中，表示替换后的工人，为替换后的预算，表示从任务中提取所需的传感器类型，表示从替换后工人的信息中提取传感器类型的集合，表示原工人w的所需的传感器类型性能水平等效值，表示替换后的工人的所需的传感器类型性能水平等效值； 获取结果子集； 步骤S3还包括： 步骤S34：计算种群适应度，根据适应度输出最佳方案；表示为： ； ； 其中，为均衡因子计算函数；为传感器水平等效值均值的权重，为的均值所占的权重，为工人的索引，为任务的索引，表示任务总数，表示工人携带的对应任务所需要传感器的性能水平等效值，表示工人的索引范围，为种群的个体中任务与工人对应的组数； 获取种群中的所有个体的适应度值后，选出最大适应度的个体作为最佳分配方案。

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