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龙图腾网获悉河北科技大学申请的专利一种改进粒子群算法和拍卖算法结合的多无人机多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：CN115494875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211241651.0，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种改进粒子群算法和拍卖算法结合的多无人机多任务分配方法是由吴学礼;张晨阳;甄然;武晓晶;孟凡华设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进粒子群算法和拍卖算法结合的多无人机多任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种改进粒子群算法和拍卖算法结合的多无人机多任务分配方法，首先对环境、任务及无人机进行初始化设置，其次利用改进粒子群算法对无人机进行航迹预规划，然后根据具体任务和航迹预规划信息结合拍卖算法进行任务分配，最终确定任务分配方案，并派相应无人机执行对应任务。本发明将任务分配问题和航迹规划问题相结合进行研究，并考虑无人机特性，更贴合实际情况。本发明采用改进粒子群算法与拍卖算法相结合，无人机航迹路线更加平滑且具有良好收敛性。

本发明授权一种改进粒子群算法和拍卖算法结合的多无人机多任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种改进粒子群算法和拍卖算法结合的多无人机多任务分配方法，其特征在于，首先对环境、任务及无人机进行初始化设置，其次利用改进粒子群算法对无人机进行航迹预规划，然后根据具体任务和航迹预规划信息结合拍卖算法进行任务分配，最终确定任务分配方案，并派相应无人机执行对应任务； 所述初始化设置模拟实际环境建立三维地形；环境中存在的威胁为山体威胁，将山体进行建模，定义为Threat＝{x,y,h,r}；定义无人机集合为U＝{Ux,Uy,Uz}，并规定各无人机的载荷信息ZH，Nt表示无人机数量；定义任务集合为R＝{Rx,Ry,Rz}，任务属性包括执行该任务的价值Value、威胁Risk以及执行该任务所需耗费的无人机载荷信息HF，N表示任务数量； 改进粒子群算法前建立目标函数，无人机进行任务分配时的目标函数为Cost＝b1×f1+b2×f2+b3×f3+b4×f4，b1、b2、b3、b4为权重系数，f1为航迹代价，f2为威胁代价，f3为平滑代价，f4为任务代价； 选择航迹时将航迹时间最短，假设无人机速度不变，因此将航迹最短作为首要选择标准，规定无人机航迹Xi由n个航迹点组成，三维环境中航迹点Pij＝xij,yij,zij，两个航迹点间的欧氏距离为航迹代价f1表示为：航迹除了要求航迹最短外，还要求具备安全性，因此航迹规划中要求避开障碍物；假设环境中存在的山体威胁集合为T且假设为圆柱，其在xy平面的投影中心为Ct，半径为Rt，威胁代价与无人机和威胁间的距离dt成正比，综合考虑无人机直径D和无人机与威胁的危险距离S，威胁代价f2表达式为：其中 平滑代价主要是针对航迹中的转弯角和爬升角进行平滑使航迹可行的代价；转弯角为爬升角为θij，其中， 为两个连续航迹段在水平面投影的夹角，和为其在XY平面的投影；θij为航迹段与水平面投影的夹角，zij、zi,j+1为航迹点Pij、Pi,j+1的Z轴坐标； 平滑代价f3表达式为：其中k1、k2分别代表转弯角和爬升角的惩罚系数。

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