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龙图腾网获悉江苏太航信息科技有限公司申请的专利一种农业装备智能化作业任务调度方法及系统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：CN120297651B 。

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：202510391890.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种农业装备智能化作业任务调度方法及系统是由蒋小元;庄肖波;金晶;庄比太设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农业装备智能化作业任务调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种农业装备智能化作业任务调度方法及系统，包括：根据农业装备作业任务类型、装备能耗成本、路径规划成本、作业时间约束及资源利用率，建立多目标调度函数；将实时环境数据、农业装备状态数据输入深度神经网络中进行学习训练，得到输出任务需求预测值的农业装备动态协同优化模型；根据农田作业进度与突发工况，动态更新动态协同优化模型的模型参数；利用更新后的动态协同优化模型求解多目标调度函数的最优解，生成全局最优作业任务调度指令。本发明解决了多目标条件下智能化的农业装备作业任务调度问题，通过深度学习预测模型、动态优化算法及环境数据实时处理，提升农业装备调度的实时性、准确性和整体优化效果。

本发明授权一种农业装备智能化作业任务调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种农业装备智能化作业任务调度方法，其特征在于，包括： 根据农业装备作业任务类型、装备能耗成本、路径规划成本、作业时间约束及资源利用率，建立多目标调度函数；令决策变量集合为，定义多目标调度函数为： 其中，为装备能耗成本，为路径规划成本，为作业时间约束的目标函数值，为资源利用率的负效用函数值，,,,分别为装备能耗成本、路径规划成本、作业时间约束、资源利用率的权重系数，表示对多个农业装备在不同时间段内的作业安排、路径选择与资源分配方案； 将实时环境数据、农业装备状态数据输入深度神经网络中进行学习训练，得到输出任务需求预测值的农业装备动态协同优化模型； 对实时采集到的环境数据与农业装备状态数据进行清洗与去噪，并根据时间戳进行批量化切分； 对不同维度的数据执行归一化处理，以保证各维度输入的量级相同； 令输入序列为，其中为时刻t的特征向量，包含预处理后的实时环境数据与农业装备状态数据； 令隐藏层状态序列为，输出序列为，采用循环神经网络结构，其状态更新与输出预测表示为： 其中，,,分别为输入到隐藏层、隐藏层到隐藏层、隐藏层到输出的权重向量，,分别为隐藏层与输出层的偏置向量，为激活函数，为上一时刻隐藏层状态，为时刻t的预测输出； 定义损失函数，其中为模型输出序列，为对应的任务需求实际值； 采用基于随机梯度下降的优化算法反向更新,,,,参数； 当达到最大训练轮次且误差收敛时，即输出当前循环神经网络模型，即最终得到的农业装备动态协同优化模型表示为： 其中，表示训练后得到的全部模型参数，则为每个时刻t所做出的任务需求预测值； 根据农田作业进度与突发工况，动态更新所述动态协同优化模型的模型参数； 定义为本阶段目标完成比例，若，则说明作业进度与目标值存在较大偏离，立即触发模型参数在线更新； 其中，为期望完成比例，为设定的阈值； 当满足天气状况临界值超过安全阈值或装备关键部位故障率超过设定上限其中一个条件时，即视为突发工况； 采用增量学习策略，将新采集的环境数据、装备状态数据及进度偏差信息输入所述动态协同优化模型中，对网络权重、学习率进行自适应调整； 若更新后的模型预测精度优于更新前模型预测精度，则保留更新结果；否则回滚至原模型并记录相关信息； 利用更新后的所述动态协同优化模型求解所述多目标调度函数的最优解，生成全局最优作业任务调度指令；通过蚁群算法迭代求解以下目标： 判断当前迭代所得解的目标函数值是否优于历史最优值，若，则更新并记录对应解； 若，则继续迭代，直至达到最大迭代次数； 获得最优解后，将各装备在对应时间段内的作业任务类型、作业路径、能耗计划及资源分配方案整理为调度指令下发至装备终端。

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