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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利一种两栖无人车面向任务的资源配置方案优化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：CN119831202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411685655.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种两栖无人车面向任务的资源配置方案优化方法是由聂一鸣;钱立林;商尔科;肖良;朱琪;赵大伟设计研发完成，并于2024-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种两栖无人车面向任务的资源配置方案优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种两栖无人车面向任务的资源配置方案优化方法，属于两栖无人车资源配置优化的技术领域。本发明综合考虑水域、陆域、水陆区间等使用场景和快速巡逻、高效载货等任务，选择合适的两栖无人车行走机构及其控制策略，并选择安装恰当的载荷、配置合理的能源和补给，确定两栖无人车面向任务的资源配最佳方案，最终指导使用人员开展快速配置。本发明能够根据任务需求，利用预先仿真估计的成本映射函数和多目标优化技术，获得典型场景下两栖无人车资源的最佳配置方案，缩短了给定任务和场景下两栖无人车的优化目标计算时间和成本，提升了应用过程中使用者的快速决策能力，同时也大幅降低了对人工经验的依赖。

本发明授权一种两栖无人车面向任务的资源配置方案优化方法在权利要求书中公布了：1.一种两栖无人车面向任务的资源配置方案优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、预先构建水域、陆域、水陆区间三域内两栖无人车单位距离通行成本映射； 式中，为两栖无人车在各路段的负载质量，为两栖无人车在各路段的行进速度，为两栖无人车的行走机构及其控制策略，为两栖无人车的通行条件系数代表路段通行难度，在水域时表示风浪条件，陆域表示道路条件，水陆区间表示坡面条件；分别代表陆域、水域、水陆区间三段通行区间中的其中一段； 步骤2、针对两栖无人车资源配置方案，定义待配置参数； 需要配置的变量包括1：两栖无人车载荷或资源，用于决定两栖无人车的负载质量，不同资源配置有不同质量；2：两栖无人车行走机构及控制策略，该变量决定了两栖无人车通过特殊地形行走方式；3：两栖无人车在各路段上的行进速度，两栖无人车的运动速度，既取决于行走机构的配置和载荷的质量，还取决于执行任务的环境道路；下标号表示该两栖无人车行进在不同阶段，下标号表示第种资源； 步骤3、根据任务需求和两栖无人车使用场景，定义资源配置多目标优化问题，其优化性能指标为: 式中：为两栖无人车资源配置的多目标优化问题中三个优化目标，为损耗目标：即最小化任务全流程通行成本，设任务根据通行区间可分成N段，第i段通行成本trafficri，kti为任务中各分段的里程；为时效目标：即完成整个任务的时间成本，第i段区域通行时间ktivi，即最小化时间成本；为任务目标：即资源配置能够支撑两栖无人车达成任务，表示质量为的第j类选择合适的载荷或者补给资源，为两栖无人车资源配置上限，选择与任务相匹配的负载时，否则； 综合优化上述目标函数，将面向任务的资源配置优化问题转化为多目标优化问题； 步骤4、对NSGA-III算法交叉、变异、扰动方式及概率进行优化； 步骤5、基于改进NSGA-III算法的两栖无人车资源配置多目标进行求解； 基于上述多目标函数进行多目标优化求解，其过程如下： S51.初始化总迭代次数，种群规模，随机初始化包含个个体的初始种群； S52.开始第次迭代：由父代种群进行交叉、变异操作生成子代种群，合并父代和子代种群为新的规模为的种群； S53.根据多目标函数对进行非支配排序，获得非支配层排序，将非支配层中成员依次放入中去； S54.若则进入下一轮迭代，并且下一代种群，否则，将层前面的个体依次加入到中，直至其个体数量达到； S55.重复S52直至 S56.获得种群中的Pareto最优解集，n为非支配解个数； 步骤6、获取两栖无人车资源配置方案最优解; 以基于权值的方法作为从非支配解中获取最优解，通过评估： 式中，为权重因子，根据任务需求确定各项权重值。

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