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龙图腾网获悉中国航天科工集团八五一一研究所申请的专利一种针对分布式无人机干扰任务分配的智能优化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：CN119322447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411380567.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种针对分布式无人机干扰任务分配的智能优化方法是由陈政宇;方维海;刘思捷;徐逸洲;李欣童;叶子杰;李铭時;田达;杨佳敏;杨蔚设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对分布式无人机干扰任务分配的智能优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对分布式无人机干扰任务分配的智能优化方法，通过计算分布式无人机总数与干扰压制总程度设定适应度函数，结合稀疏率可控布尔型粒子群优化算法和实值粒子群优化算法对分布式无人机干扰开机的位置与干扰任务分配关系进行优化，并引入帕累托最优理论选择最优解，实现对多因素的综合考虑。该方法有效实现对多目标优化问题的求解，对分布式无人机干扰任务进行合理分配，获得较少的分布式无人机总数和较高的干扰压制总程度。

本发明授权一种针对分布式无人机干扰任务分配的智能优化方法在权利要求书中公布了：1.一种针对分布式无人机干扰任务分配的智能优化方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1、设置目标雷达参数与分布式无人机有效截面积，计算各个目标雷达初始最大探测距离Rkmax，目标雷达序号k＝1,…,K，进而计算目标雷达组网未受干扰下的探测覆盖范围Sqmax； 步骤2、建立多目标粒子群优化算法，多目标粒子群优化算法由稀疏率可控布尔型粒子群算法和实值粒子群算法组成；利用稀疏率可控布尔型粒子群算法对无人机干扰开机位置进行优化，利用实值粒子群优化算法对无人机干扰任务分配进行优化，即稀疏率可控布尔型粒子群算法的粒子位置为位置索引矩阵，实值粒子群优化算法的粒子位置为任务分配矩阵；设定多目标粒子群优化算法参数，随机初始化位置索引矩阵、任务分配矩阵以及对应的粒子速度； 步骤3、根据位置索引矩阵确定分布式无人机干扰开机的位置，并根据任务分配矩阵确定分布式无人机的有无与目标雷达的对应关系； 步骤4、根据目标雷达受干扰后的最大探测距离计算目标雷达组网被干扰后的探测覆盖范围Sq，并计算针对分布式无人机的两个适应度函数：分布式无人机总数和干扰压制总程度，得到分布式无人机干扰任务分配优化模型； 步骤5、将两个适应度函数通过加权求和为单一适应度函数，并根据单一适应度函数更新粒子局部最优解； 步骤6、基于帕累托最优理论选择粒子全局最优解； 步骤7、基于稀疏率可控布尔型粒子群算法和实值粒子群算法更新粒子位置与粒子速度； 步骤8、判断是否满足结束条件，若不满足则返回步骤3；否则终止优化，并得到最优档案库，即最优的帕累托前沿； 步骤9、根据选择准则，从最优档案库中选择最优粒子，实现无人机干扰开机位置的确定与干扰任务分配。

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