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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于分级混合拍卖算法的编队协同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：CN119828766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411957085.2，技术领域涉及：G05D1/698；该发明授权一种基于分级混合拍卖算法的编队协同任务分配方法是由万开方;武韫晖;吴志林;强皓植设计研发完成，并于2024-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分级混合拍卖算法的编队协同任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分级混合拍卖算法的编队协同任务分配方法，有人机首先通过量化战场中任务的属性值进行战术决策，确定不同类型任务的优先级，然后按任务类型交由相应类型的无人机执行任务拍卖分配求解，进而提高算法的求解速率和分配方案的合理性，通过引入覆盖因子和惩罚项对目标函数做出了改进，优化任务分配的合理性，制定了任务再分配机制，即有人机根据无人机剩余资源以及执行代价对任务进行实时动态再分配。本发明发挥有人机飞行员人类智能的优势，不仅可以快速找到最适合所选任务的无人机，而且在复杂多变的环境中实现动态任务分配，平衡无人机的任务负荷，并尽可能合理的使用无人机集群中的无人机。

本发明授权一种基于分级混合拍卖算法的编队协同任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分级混合拍卖算法的编队协同任务分配方法，其特征在于包括下述步骤：1阶段一：生成任务拍卖顺序 步骤1：初始化任务属性集、无人机类型集和任务执行约束集； 将任务类型设定为攻击任务Tatc、侦察任务Trec、干扰任务Tjam和引诱任务Tdec四种类型，无人机类型对应分为攻击型无人机Uatc、侦察型无人机Urec、干扰型无人机Ujam和诱饵型无人机Udec四种；攻击型无人机执行攻击任务，同时具备侦察能力；侦察型无人机执行侦察任务；干扰型无人机执行干扰任务；诱饵型无人机主要执行诱骗任务，同时具备侦察能力； 步骤2：初始化无人机数量n和任务的数量m，每个任务的属性值； 设定包含n个无人机的无人机集合U＝{U1，U2，U3，...，Un}，包含m个任务的任务集合T＝{T1，T2，T3，...，Tm}；任务Tj有五个属性：位置Xj,Yj，价值VTj，威胁值ThTj，干扰值JTj和未知值XTj，j＝1,2,3,...,m，设定每个任务对应的各个属性值； 步骤3：设定任务的资源空间； 构建任务的资源向量Tas： 其中，j＝1,2,3,...,m，m为任务数量，Tasj表示任务Tj被完成所需的资源，具有四个参数；表示任务Tj被完成所需弹药量，表示任务Tj被完成所需侦察量，表示任务Tj被完成所需干扰量，表示任务Tj被完成所需诱饵量； 步骤4：设定无人机的资源空间； 由于各无人机可执行的任务资源有限，基于资源约束的原则，构建各无人机的资源向量Res为： 其中，i＝1,2,3,...,n，n为无人机数量，Resi表示无人机Ui的资源向量，其具有五个参数；表示无人机Ui的弹药量，表示无人机Ui的侦察量，表示无人机Ui的诱饵量，表示无人机Ui的干扰量，表示无人机Ui的油量； 构建无人机执行任务所需的资源向量Req： 其中，i表示无人机编号，j＝1，2，3，...，m，m为任务数量，表示无人机Ui执行任务Tj所需和所能提供的资源，该资源向量具有五个参数；表示无人机Ui执行任务Tj所能提供的弹药量，表示无人机Ui执行任务Tj所能提供的侦察量，表示无人机Ui执行任务Tj所能提供的干扰量，表示无人机Ui执行任务Tj所能提供的诱饵量，表示无人机Ui完成任务Tj所需油量； 步骤5:初始化各属性值权重系数、归一化系数以及迭代次数； 步骤6:计算作战区域内任务总的各属性值； 步骤7:根据决策函数确定任务的优先级； 有人机根据任务Tj的价值VTj，威胁值ThTj，干扰值JTj和未知值XTj四个属性进行决策，确定任务的优先级；决策函数Class{T}为： Class{T}＝max[Kv·Vscore,Kth·Thscore,Kj·Jscore,Kx·Xscore]5 其中，Kv为价值对应的归一化系数，Kth为威胁值对应的归一化系数，Kj为干扰值对应的归一化系数，Kx为未知值对应的归一化系数，Vscore表示作战区所有任务的总价值；Thscore表示作战区所有任务的总威胁值；Jscore表示作战区所有任务的总干扰值；Xscore表示作战区所有任务的总未知值，根据决策函数的输出确定当前的环境属性，当Kv·Vscore值是四个值中最大的时，任务区域的环境被确定为高价值环境，无人机将首先执行攻击任务，攻击型无人机首先执行任务拍卖；当Kth·Thscore值是四个中最大的时，任务区域的环境被定义为高威胁环境，无人机将首先执行诱骗任务，诱饵型无人机首先执行任务分配；当Kj·Jscore值最大时，任务区域环境被定义为高干扰环境，无人机首先执行干扰任务，干扰型无人机首先执行拍卖任务；当Kx·Xscore值最大时，任务区域环境被定义为高未知环境，无人机首先执行侦察任务，侦察型无人机首先执行拍卖任务； 步骤8：根据任务所需资源对无人机、任务降序排列； 确定最先执行的任务类型后，根据图1中无人机任务约束关系，选取具有执行该类型任务能力的无人机依据无人机资源进行降序排序，同时对该类型任务依据任务资源进行降序排序；其他不同类型的任务根据任务类型属性值由高到低依次的进行任务拍卖； 2阶段二：无人机任务拍卖 有人机确定任务的拍卖顺序后，将决策结果反馈给无人机，再由无人机执行拍卖算法；在每次招标前，每个任务都会检查各自的资源向量Tasj，如果其资源向量中某个参数s＝1,2,3,4，则表明该任务的该项需求已完成，不需要再针对该项需求向新的无人机投标； 假设无人机Ui的任务序列为表示无人机Ui执行的任务为T1，T2和T3； 步骤9：计算无人机完成任务的收益； BenefitsUiTj表示无人机Ui完成任务Tj的收益；收益来自三个方面：一是目标的价值属性VTj，如摧毁基站、机场等高价值目标所产生收益；二是目标的威胁值属性ThTj，如摧毁敌方防空雷达或高射炮等高威胁目标所产生的收益；三是目标的干扰值属性JTj，如对敌方雷达或通信系统造成干扰所产生的收益； 计算无人机Ui完成任务Tj的任务收益BenefitsUiTj； 步骤10：计算无人机完成任务的代价； 代价Cost包括油耗代价、时间代价和被摧毁代价；无人机在匀速巡航阶段，飞行距离与油耗接近线性关系，用距离代价代替油耗代价和时间代价，无人机Ui完成任务Tj的代价CostUiTj的计算公式为： CostUiTj＝KdDUi,Tj+KpPij8 其中，DUi,Tj表示无人机Ui完成任务Tj的距离代价，Pij表示无人机Ui完成任务Tj可能被摧毁的概率，Kd表示距离代价的归一化系数，Kp表示被摧毁代价的归一化系数； 步骤11：计算无人机完成任务的净收益； RwdUiTj表示无人机Ui完成任务Tj的净收益，计算如下： RwdUiTj＝BenefitsUiTj-CostUiTj9 步骤12：各无人机根据待分配的任务目标构造本地任务序列； 基于市场机制无人机具有自利性，总是选择对其自身最有利的任务，在有人机确定任务的拍卖顺序的基础上，相关的异构无人机Ui根据完成Tj后的净收益RwdUiTj对其执行的任务类型中的任务竞标；然后建立各自的本地任务序列； 步骤13：计算无人机的任务区域大小； 用的值来描述无人机Ui的任务区域的大小，值的大小与无人机Ui的任务区域的实际范围成正比；的值取为无人机Ui的任务序列中所有相邻任务之间距离的平均值； 步骤14：计算目标覆盖因子； 在任务分配过程中，某些目标可能不在无人机Ui本地任务序列中，但在该无人机任务区域可覆盖的范围内，因此在接下来的动态任务分配中，无人机执行这些目标的成本较低；覆盖因子可以使无人机个体更均匀的执行任务区域的任务，避免集中在高价值或低成本的目标区域，有利于动态的任务分配以及对目标函数的进一步优化； 步骤15：计算惩罚条款； 为了平衡使用无人机集群中个体，充分利用每个无人机所携带的资源，提出对目标函数的惩罚项P： 其中，μ为负常数，Li为无人机Ui执行的任务数量，为分配方案Xn×m中所有无人机执行任务的平均数，表示无人机Ui的任务集中所含任务的数量；当时，惩罚项为0，不产生惩罚；在拍卖过程中Li和差值越大，对拍卖任务所获得的利润的惩罚越大，这可以限制无人机执行的任务数量，进而平衡各无人机系统的收益，优化算法整体效果； 步骤16：计算目标函数； 利用无人机目标函数G来量化无人机执行任务序列产生的效益，计算如下： 其中，GXn×m表示任务分配方案Xn×m的目标函数，该目标函数包括任务收益、任务代价、覆盖因子和惩罚条款四项；覆盖因子主要考虑任务之间的关联成本，具体来说，无人机发现的新任务与其自身的本地任务序列相关联，如果新的任务在无人机的战斗路径内，后续的动态任务分配对该无人机具有较低的成本； 步骤17：判断任务区是否有新任务出现，若有，则返回步骤8；若没有新任务出现，进入步骤18； 步骤18：判断是否有无人机消失，若有无人机消失，则返回步骤8；若没有无人机消失，进入步骤19； 步骤19：优化分配算法，完成优化后迭代次数加1； 分配算法的最终目的是对目标函数进行优化，找到目标函数的最优或者次优任务分配方案Xn×m，优化的目标函数的数学表达式如下： max[GXn×m]18步骤20：判断是否达到迭代次数M，如果达到迭代次数M，输出步骤19中得到的最优任务分配方案Xn×m；如果未达到迭代次数M，转到步骤5。

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