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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于深度强化学习的无人机集群任务链调度方法及产品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：CN118863366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410864969.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度强化学习的无人机集群任务链调度方法及产品是由王立志;徐旻泽;王晓红;曹中正设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的无人机集群任务链调度方法及产品在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度强化学习的无人机集群任务链调度方法及产品，涉及集群任务链调度领域，方法包括，将联合策略‑价值网络结合到蒙特卡洛搜索树算法中得出训练样本集，利用训练样本集训练联合策略‑价值网络，最终既可以利用训练后的联合策略‑价值网络得出任务链调度的最优解，也可以将训练后的联合策略‑价值网络结合到蒙特卡洛搜索树算法得出任务链调度的最优解。本发明中，利用联合策略‑价值网络和蒙特卡洛搜索树算法相结合的方式确定最优任务链，提高了集群任务执行的效率与可靠性。

本发明授权基于深度强化学习的无人机集群任务链调度方法及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的无人机集群任务链调度方法，其特征在于，包括： 根据无人机集群任务中不同功能的任务载荷和任务目标，应用OODA循环理论构建任务层流网络；所述任务层流网络包括若干条任务链；一条任务链用于完成一项任务目标；每一任务链包括感知节点、决策节点、执行节点和目标节点；所述感知节点和所述决策节点之间具有连边关系，所述决策节点和所述执行节点之间具有连边关系，所述执行节点和所述目标节点之间具有连边关系；所述感知节点、所述决策节点、所述执行节点分别具有感知能力、决策能力和执行能力；所述目标节点具有任务目标所需要的任务能力；节点之间的连边具有能力流量； 确定任务链的优化约束条件；所述优化约束条件是指按照自感知节点至目标节点的任务能力流动方向，流向目标节点的最大任务能力流量大于等于目标节点所需要的任务能力流量； 根据任务时间、任务可靠性和执行任务的任务费用构建完成所有所述任务目标的优化目标； 根据所述优化约束条件和所述优化目标，应用改进的蒙特卡洛搜索树算法输出联合策略‑价值网络的训练样本集，利用所述训练样本集训练所述联合策略‑价值网络，得到训练后的联合策略‑价值网络；所述改进的蒙特卡洛搜索树算法是在选择步骤中，利用联合策略‑价值网络的策略输出端确定动作的选择，在估计步骤中，利用联合策略‑价值网络的价值输出端评估扩展子节点的状态价值； 利用训练后的联合策略‑价值网络确定所述任务层流网络中完成所有任务目标的最优任务链；或者利用结合所述训练后的联合策略‑价值网络的蒙特卡洛搜索树算法确定所述任务层流网络中完成所有任务目标的最优任务链；一项任务目标对应一条最优任务链。

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