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龙图腾网获悉深圳联和智慧科技有限公司申请的专利一种飞行器跳飞机库智能调度方法及其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：CN119250448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411350770.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种飞行器跳飞机库智能调度方法及其系统是由杨翰翔设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞行器跳飞机库智能调度方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种飞行器跳飞机库智能调度方法及其系统，包括机库实时获取本地飞行器飞行作业数据；机库实时获取跳飞飞行器的停机请求信息，根据停机请求信息实时与飞行器控制中心进行数据通信，获取飞行器的飞行作业数据，将飞行器的状态与机库进行数据同步；获取机库的实时场景运行数据，根据机库实时场景运行数据进行飞行器集群调度；本发明通过实时获取并同步机库和飞行器的状态数据，结合深度强化学习和混合整数规划，进行动态调整调度策略，实现负载均衡和资源最优利用，解决现有跳飞机库调度系统中通信故障导致的调度混乱和错误问题，DRL模型通过学习飞行器和机库的实时状态，优化任务分配，确保负载均衡，减少等待时间。

本发明授权一种飞行器跳飞机库智能调度方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种飞行器跳飞机库智能调度方法，其特征在于：包括如下步骤： 机库实时获取本地飞行器飞行作业数据； 机库实时获取跳飞飞行器的停机请求信息，根据停机请求信息实时与飞行器控制中心进行数据通信，获取飞行器的飞行作业数据，将飞行器的状态与机库进行数据同步； 获取机库的实时场景运行数据，根据机库实时场景运行数据进行飞行器集群调度；所述场景运行数据包括正在作业站点、补给作业站点，起降作业站点以及闲置作业站点； 其中，所述根据机库实时场景运行数据进行飞行器集群调度的方法包括：从第一机库中获得第一飞行器的实时位置信息；将第一飞行器的实时位置信息发送至第二机库；在第一机库接收到第三飞行器的实时位置信息时，向第三飞行器发送任务指令，其中，所述第三飞行器为第二机库中的飞行器； 通过深度强化学习优化任务分配，具体内容包括： 定义状态向量s为飞行器和机库的当前状态；状态向量s表示为： ； 其中，表示第1到第n个飞行器的实时位置坐标；表示第1到第n个飞行器的实时速度；表示第1到第n个飞行器的剩余油量；表示机库的实时任务状态； 定义动作a为调度决策，包括，其中表示针对第i个飞行器的调度动作； 设计奖励函数R来评价每个动作的好坏； 具体的，其中Ts,a表示任务完成时间，Ss,a表示安全性指标，Us,a表示资源利用率，为权重系数； 定义状态价值函数和动作价值函数，量化每个状态和动作的价值； 使用DQN算法的损失函数进行训练，更新网络权重θ选择最优动作价值函数； 损失函数表示为：，其中y表示目标Q值；是当前网络对状态s下采取动作a的价值估计；θ是当前网络参数，表示期望值，用于表示样本的统计平均； 将训练好的DRL模型部署到调度系统中，根据当前状态s实时输出最优调度决策； 根据DRL模型的动作空间，定义MIP模型的决策变量，对每个飞行器分配任务的决策表示为二进制变量，其中i表示飞行器的索引，j表示任务的索引； 结合DRL模型的奖励函数，构建MIP模型的目标函数； 具体目标函数表示为： ；其中表示对所有飞行器i和所有任务j的成本进行累加，是任务完成时间的权重系数；表示飞行器i执行任务j时的安全性指标，是资源利用率的权重系数，表示飞行器i执行任务j时的资源利用率，是决策变量； 根据飞行器和机库的实时状态，添加MIP模型的约束条件。

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