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龙图腾网获悉安徽大学;合肥秦益机电科技有限公司申请的专利一种基于遗传算法的多指标优化空间众包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：CN119647899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411940726.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于遗传算法的多指标优化空间众包任务分配方法是由张顺;王子轩;李志成;王朝华;庞欣;印子强;崔小娟设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的多指标优化空间众包任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遗传算法的多指标优化空间众包任务分配方法，其步骤包括：1获取任务的到达时间和位置信息以及工作者的到达时间和位置信息；2构建面向空间众包平台的任务分配模型；3实现并改进遗传算法在空间众包中的应用，得到最优任务分配方案。本发明能通过不断迭代找到任务分配的最优任务分配方案，从而能提高空间众包平台任务分配的效率和效用。

本发明授权一种基于遗传算法的多指标优化空间众包任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的多指标优化空间众包任务分配方法，其特征在于，是应用于由一个空间众包平台将个工作者分配给若干到达的个任务的场景中，其中，表示第个工作者，且，表示第个工作者的地理位置，表示第个工作者的到达时间，表示第个工作者的旅行距离，表示第个工作者所掌握的技能，，表示技能集合，且，表示第个技能，且对应的奖励记为，表示技能的总数，表示第个工作者所获得的奖励，表示第个任务，且，表示第个任务的地理位置，表示第个任务的到达时间，表示第个任务需求的技能列表，；为工作者总数，为任务总数，，；所述多指标优化空间众包任务分配方法是按如下步骤进行： 步骤1、构建多指标优化空间众包任务分配模型： 步骤1.1、利用式1构建多指标优化空间众包任务分配模型的目标函数： 1 式1中，表示单个任务分配方案中完成任务的工作者人数，表示第i个工作者完成任务所获得的奖励，表示奖励最大值，且满足，表示第i个工作者的完成任务所走过的旅行距离，表示单个任务分配方案中工作者所能接受的旅行距离最大值；表示单个任务分配方案中所有任务的分配成功率，，其中表示单个任务分配方案中分配成功的任务数，为任务总数；为3个加权系数，且，； 步骤1.2、利用式2-式4构建多指标优化空间众包任务分配模型的约束条件： 2 3 4 式2中，表示距离函数； 步骤2、利用遗传算法对多指标优化空间众包任务分配模型进行求解，得到最优任务分配方案； 步骤2.1、定义当前迭代轮次为，并初始化，最大迭代轮次为，相邻两轮最优个体适应度的偏差阈值为，种群的规模为； 由包含所有到达的个任务、已任务分配的工作者集以及待分配任务的空闲工作者集组成一个任务分配方案，并作为一个个体，从而随机初始化第G代种群，其中，表示第G代种群中第个个体； 步骤2.2、利用式1计算第代种群中第个个体的适应度，从而得到第代种群中每个个体的适应度，并从中选取最大适应度所对应的个体记为第代最优个体； 步骤2.3、根据，计算第个个体的被选中的概率，并根据被选中的概率，采用轮盘赌选择法对进行次选择，每次从中选择2个个体进行交叉和变异后，产生2个子代个体，从而得到第代子代种群； 步骤2.4、利用式1计算中每个子代个体的适应度，并与中每个个体的适应度一起进行降序排序，前个适应度所对应的个体组成第代种群，并从中选取最大适应度所对应的个体记为第代最优个体； 步骤2.5、若或迭代轮次，则将G+1赋值给G后，返回步骤2.3顺序执行；否则，将作为最优任务分配方案输出。

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