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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于群智感知的任务分配方法、装置、设备及存储介质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：CN116070852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310037997.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于群智感知的任务分配方法、装置、设备及存储介质是由江常坤;劳和泽设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于群智感知的任务分配方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明适用计算机技术领域，提供了一种基于群智感知的任务分配方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取所有用户的时空任务执行记录以及所有用户之间的社交连接关系，根据时空任务执行记录以及社交连接关系构建异构社交图网络，根据异构社交图网络中节点的连接关系及节点间权重，提取异构社交图网络的特征向量，基于提取的特征向量，使用预先构建的深度学习网络预测所有用户的下一可执行时空任务，计算每个用户的下一可执行时空任务与任务集中每个任务的匹配度，根据匹配度、机会式任务的完成成本约束及任务完成率约束，获取机会式任务的最优分配方式，从而基于用户社交关系、完成成本约束及任务完成率约束，最大化提高任务的完成率。

本发明授权基于群智感知的任务分配方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于群智感知的任务分配方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 获取所有用户的时空任务执行记录以及所有用户之间的社交连接关系，根据所述时空任务执行记录以及所述社交连接关系构建异构社交图网络； 根据所述异构社交图网络中节点的连接关系及节点间权重，提取所述异构社交图网络的特征向量； 基于提取的特征向量，使用预先构建的深度学习网络预测所有用户的下一可执行时空任务，计算每个用户的下一可执行时空任务与任务集中每个任务的匹配度； 根据所述匹配度、机会式任务的完成成本约束及任务完成率约束，获取机会式任务的最优分配方式，所述机会式任务包括多个待分配时空任务； 根据所述匹配度、机会式任务的完成成本约束及任务完成率约束，获取机会式任务的最优分配方式的步骤，包括： 根据用户与预分配时空任务的空间位置，计算每个用户前往预分配时空任务的执行地点的移动距离成本，根据所述异构社交图网络中用户节点和用户节点之间的权重，计算社交外部性成本，将所述移动距离成本和所述社交外部性成本之和少于预设成本值设置为所述完成成本约束； 根据所述匹配度以及时空任务预分配方式，计算完成每个预分配时空任务的联合完成率，将所述联合完成率大于预设完成率设置为所述任务完成率约束； 基于所述完成成本约束及任务完成率约束，使用预设的遗传算法获取机会式任务的最优分配方式。

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