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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于博弈对抗自学习的无人蜂群智能任务调度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：CN119623972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411689065.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于博弈对抗自学习的无人蜂群智能任务调度方法是由席建祥;秦明星;王乐;王成;高久安;胡来红;樊红东;杨小冈;卢瑞涛设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于博弈对抗自学习的无人蜂群智能任务调度方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于博弈对抗自学习的无人蜂群智能任务调度方法，设置了适应性更高的状态空间、动作空间、状态转移规则和奖励函数，可以更好地用于博弈对抗自学习；对于禁止动作没有采用终止执行的策略，而是对其进行扰动，将其转化为可执行动作，使得算法的有效样本更多，提高了算法运行效率；将强化学习中的演员‑评论家算法改进用于无人蜂群任务调度，生成博弈对抗自学习无人蜂群任务调度策略，该方法不同于监督学习，不需要大量的数据样本。

本发明授权一种基于博弈对抗自学习的无人蜂群智能任务调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于博弈对抗自学习的无人蜂群任务调度方法，其特征在于，包括： 构建无人峰群任务调度的状态空间、动作空间、状态转移规则；所述状态空间包括任务需用载荷信息、任务时间信息、无人蜂群位置信息、无人蜂群续航时间信息和无人蜂群载荷信息；所述动作空间包括无人蜂群在当前时刻采取的动作； 设置无人峰群任务调度背景下博弈对抗自学习的奖励函数；所述奖励函数与所述无人蜂群在当前时刻采取的动作是否为禁止动作、所述无人蜂群载荷信息和所述无人蜂群续航时间信息有关； 基于所述状态空间、所述动作空间、所述状态转移规则和所述奖励函数，构建博弈对抗自学习无人蜂群任务调度模型；所述博弈对抗自学习无人蜂群任务调度模型包括Actor网络和Critic网络； 对所述博弈对抗自学习无人蜂群任务调度模型进行训练，得到训练后的模型； 将待调度的任务对应的状态空间输入到所述训练后的模型中，得到动作空间，即任务调度策略； 所述状态转移规则为： 情况一，当动作发生时，若动作不属于无人蜂群的禁止动作，则根据以下公式产生新的状态： 其中，为动作中是否停留在当前任务上的信息，为动作中当前正在执行的任务编号，为动作中预计下一步将要执行的任务编号，为任务编号为的任务的需用载荷信息，为任务编号为的任务的时间信息；为任务编号为的任务的需用载荷信息，为任务编号为的任务的时间信息，为无人蜂群的位置信息，表示无人蜂群的续航时间信息，表示无人蜂群的载荷信息；表示时刻的数据，表示时刻的数据；为采样间隔； 情况2，当动作发生时，若动作属于无人蜂群的禁止动作，对动作进行扰动，得到可执行的动作，再根据情况1的公式产生新的状态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军火箭军工程大学，其通讯地址为：710025 陕西省西安市灞桥区洪庆镇同心路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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