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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于模糊蚁群算法与近端策略优化结合的无人机群体协同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：CN119937592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510102361.5，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于模糊蚁群算法与近端策略优化结合的无人机群体协同方法是由付智杰;陈佳舟;曹芷仪;吴炜设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊蚁群算法与近端策略优化结合的无人机群体协同方法在说明书摘要公布了：基于模糊蚁群算法与近端策略优化结合的无人机群体协同方法，包括以下步骤：1自适应聚类为无人机分配任务区域，缩小任务范围；2制定模糊规则与隶属函数，采用模糊蚁群算法求解目标群中不同子群之间的一级任务规划，确保每架无人机在执行子群任务时的代价最小化；3将近端策略优化与粒子群优化方法相结合，用于目标子群内的任务规划优化，从而提升规划的精度和效率。本发明能够通过融合时域和空域特征的协同任务规划，提升无人机在任务执行过程中的智能控制与效率，进一步增强无人机群体的任务执行效率。

本发明授权基于模糊蚁群算法与近端策略优化结合的无人机群体协同方法在权利要求书中公布了：1.基于模糊蚁群算法与近端策略优化结合的无人机群体协同方法，其特征在于，包括： S1、采用层次聚类与DBSCAN聚类相结合的自适应优化方法，根据无人机群和目标的位置调整任务区域分配； S2、基于自适应聚类的分配结果，引入模糊蚁群算法，结合模糊规则动态调节信息素强度，为无人机个体智能分配任务目标点并优化其路径规划；所述的信息素强度根据以下公式进行更新： Tijt+1＝1-ρ·Tijt+ΔTij21 其中，Ak为蚁群中的蚂蚁集合，Lk为蚂蚁k的路径长度，Q为任务总权重，ρ为挥发系数，用于控制信息素的衰减速度； S3、基于模糊蚁群的初步路径规划，采用近端策略优化算法对无人机个体的路径选择进行动态调整，同时结合粒子群优化算法对路径进行全局搜索与优化，从而生成无人机群的最优任务路径；具体包括： S3.1将路径规划问题建模为马尔科夫决策过程，其中状态表示无人机的当前路径信息，包括当前位置、已访问目标点和剩余任务目标点；动作对应无人机选择的下一个飞行节点；通过路径长度、能量消耗和任务优先级构建明确的奖励函数，用以评估每一步路径选择的质量，同时平衡时间和能量约束；通过采样路径轨迹，计算累计奖励，并不断调整策略，使无人机逐步生成能够最大化奖励函数的路径规划策略，从而实现更高效的路径优化，确保任务完成；路径规划策略的目标函数表示为： 其中，rtθ表示当前策略与旧策略的比率；是优势函数，用于衡量当前动作的优劣；∈是裁剪范围，防止策略更新过大； S3.2在步骤S3.1生成的路径基础上，利用粒子群优化的全局搜索能力进一步优化路径；最终找到最小化适应度函数的全局最优路径，实现无人机路径规划的全局优化；适应度函数的形式为： Fxi＝α·Lxi+β·Exi+γ·Txi30 其中，Lxi是路径长度，Exi是路径的能量消耗，Txi是任务完成时间,α,β,γ是权重系数，用于平衡各个因素。

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