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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种面向复杂任务场景的多种任务分配算法择优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：CN119987396B 。

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：202510062644.1，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种面向复杂任务场景的多种任务分配算法择优方法是由陈志伟;尹斯源;张罗庚;马梓瑞;张雨露;方晓彤;昌敏;白俊强设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂任务场景的多种任务分配算法择优方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向复杂任务场景的多种任务分配算法择优方法，包括：基于任务链与OODA理论，在任务链模型基础上考虑节点属性、异质性与连边有向性，建立有效任务网模型；根据有效任务网模型，建立随机失效与蓄意攻击失效后的动态重构策略；初始化有效任务网模型，对无人集群节点与连边失效分析，利用邻接矩阵与到达矩阵实现不同任务分配算法的任务成功率；通过不同任务分配算法的任务成功率数值仿真结果，评估分配算法的优劣，实现不同任务场景下的任务分配算法择优分析。本发明极大提高集群在复杂任务环境中任务成功率，基于有效任务网的任务成功率，对任务分配与执行过程进行仿真优化，有效支撑集群的控制决策，提升集群任务执行效能。

本发明授权一种面向复杂任务场景的多种任务分配算法择优方法在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂任务场景的多种任务分配算法择优方法，其特征在于，包括： 步骤一、基于任务链与OODA理论，在任务链模型基础上考虑节点属性、异质性与连边有向性，建立有效任务网模型；其中，所述有效任务网模型的表达式为： eon＝{A,V,E} 式中，A表示任务链中邻接矩阵的集合，V表示任务链中节点的集合，E表示任务链中连边的集合；具体地： A＝{ATS,ASD,ADW,AWT} 式中，ATS表示探测设备发现任务目标并获取到一定信息数据的邻接矩阵集合，ASD表示探测设备将探测到信息上传给决策设备的邻接矩阵集合，ADW表示一个决策设备从另一个决策设备处接收到控制指令的邻接矩阵集合，AWT表示影响设备任务目标的邻接矩阵集合； V＝S,D,W,T 式中，S表示探测节点，D表示决策节点，W表示影响节点，T表示通信链路； sii＝1,2,...,I djj＝1,2,...,J wmm＝1,2,...,M tnn＝1,2,...,N 式中，表示第n个目标节点与第i个探测节点之间网络的连边集合，表示第i个探测节点与第j个决策节点之间网络的连边集合，表示第j个决策节点与第m个影响节点之间网络的连边集合，表示第m个影响节点与第n个目标节点之间网络的连边集合，si表示第i个探测节点，I表示第i个探测节点的数量，dj表示第j个决策节点，J表示第j个决策节点的数量，wm表示第m个影响节点，M表示第m个影响节点的数量，tn表示第n个目标节点，N表示第n个目标节点的数量； 步骤二、根据所述有效任务网模型，建立动态重构策略，其中，所述动态重构策略包括团簇间重构策略、团簇内重构策略或者节点自修复策略； 步骤三、初始化所述有效任务网模型，对无人集群节点与连边失效分析，利用邻接矩阵与到达矩阵实现不同任务分配算法的任务成功率；其中，所述步骤三包括： 步骤31初始化所述有效任务网模型的仿真次数、仿真时间与节点连边属性，及部分节点间连接关系得到邻接矩阵ASD，ADW； 步骤32考虑任务价值、影响成本因素使用多种任务分配算法对无人集群影响任务与探测任务进行任务分配，得到邻接矩阵ATS，AWT； 步骤33若节点与连边存在，即未发生失效，则α·＝1；若节点与连边不存在，即发生失效，则α·＝0，其中，α·表示节点与连边的存在性；具体地，对应所述步骤二中所述动态重构策略的失效包括随机失效与蓄意攻击失效，其中： 当失效节点的列表非空时，1采用团簇间重构Ⅰ调整或重构集群内不同团簇之间的连接和关系的过程，团簇间重构Ⅰ以规则为基础的重构策略；2采用团簇内重构Ⅱ修改同一团簇内节点之间的连接和关系，优化无人集群的内部结构和协调，使节点之间的通信、资源分配和任务分配更加高效；3修复与生成重构Ⅲ在团簇内修复或增加新节点或连边，涉及部署额外的团簇或激活休眠节点，提高集群整体的能力和容量； 当任务发生变化或集群结构大规模变化后，触发任务重分配Ⅳ涉及集群内节点间任务的重新分配，以优化任务分配，最大限度提高集群效率，确保完成优先任务目标； 步骤34利用邻接矩阵与到达矩阵计算有效任务链数量Neolt，并综合任务成功判据Neolt≥τi计算任务成功率；其中：τi表示任务i成功所需要的最小有效任务链数量； 步骤四、通过不同任务分配算法的任务成功率数值仿真结果，评估分配算法的优劣，实现不同任务场景下的任务分配算法择优分析。

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