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龙图腾网获悉中国航天科技创新研究院申请的专利一种面向集群的多智能体协作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：CN119536258B 。

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：202411602204.2，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种面向集群的多智能体协作任务规划方法是由韩歆哲;李广;胡鹏举;赵鹏程;尹昊;李响;汪兆秋;肖一;聂璐;赵晓宁设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向集群的多智能体协作任务规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向集群的多智能体协作任务规划方法，包括：构建巡航仿真交互场景，确定输入至强化学习网络模型的数据，强化学习网络模型用于输出多个子任务的时序、每个子任务对应的智能体类型和智能体数量；将强化学习网络模型的输出数据转换为巡航约束条件；根据巡航约束条件进行分支定界搜索最优组合方案，规划各智能体动作开始时间和结束时间，完成智能体子任务规划。本发明将任务分配组合问题与任务执行优化问题进行解耦，实现快速的多智能体任务规划。在训练阶段生成任务编队，构建任务分配决策智能体，通过强化学习算法生成包含各子任务所需的智能体类型和数量的预案；在任务生成包含智能体任务分配和执行时间的智能体任务执行方案。

本发明授权一种面向集群的多智能体协作任务规划方法在权利要求书中公布了：1.一种面向集群的多智能体协作任务规划方法，其特征在于，包括： 构建巡航仿真交互场景，确定输入至强化学习网络模型的数据，强化学习网络模型用于输出多个子任务的时序、每个子任务对应的智能体类型和智能体数量； 将强化学习网络模型的输出数据转换为巡航约束条件，包括子任务时序约束条件、智能体可执行子任务约束条件、子任务执行时间约束条件，子任务执行时间约束条件包括执行时长约束条件、最早执行时刻约束条件和最晚执行时刻约束条件； 根据巡航约束条件进行分支定界搜索最优组合方案，规划各智能体动作开始时间和结束时间，完成智能体子任务规划； 强化学习网络模型的输入部分包括直接输入和动作掩码输入；直接输入包括智能体信息、子任务信息，智能体信息为可用智能体类型、数量、巡航距离组成的特征向量，子任务信息为子任务类型、位置组成的向量；动作掩码输入包括巡航目标掩码、智能体类型掩码； 强化学习网络模型用于将智能体信息、子任务信息拼接成向量，然后通过深度门控循环单元GRU网络得到最终的状态信息； 强化学习网络模型的输出包括状态价值输出和智能体动作输出；状态价值输出使用一个价值网络计算状态价值，用于辅助更新输出网络；价值网络将融合后的特征信息通过多层全连接网络MLP后输出状态价值；智能体动作输出是发射任务组，包括按顺序依次输出的3个动作，分别是巡航目标、智能体类型、智能体数量；GRU单元的一步输出决策出一个子任务的智能体组合需求和巡航顺序；如果巡航任务涉及到n个子任务，则强化学习网络模型按序生成该n个子任务的执行顺序，强化学习网络模型先输出的子任务在时序上早于后输出的子任务。

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