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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于三支进化算法的多无人机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：CN115202397B 。

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：202210902653.3，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于三支进化算法的多无人机任务分配方法是由刘群;高鹏;江海欢;王国胤设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三支进化算法的多无人机任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种基于三支进化算法的多无人机任务分配方法，包括建立一个基于粗糙集的不确定性多无人机任务分配模型；利用三支决策思想设计三支进化算法求解任务分配模型，得到最优的多无人机任务分配方案；本发明综合考虑资源代价、航程代价、任务奖励三个不确定性指标，构建更全面的分配模型，同时设计三支进化算法，提高了传统进化算法的求解速度和求解精度，在鲁棒性方面也有所提升。

本发明授权一种基于三支进化算法的多无人机任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三支进化算法的多无人机任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.在多无人机任务分配场景下，基于资源代价、航程代价和任务奖励建立多无人机任务分配模型和约束条件； 多无人机任务分配模型表示为： maxξTS＝-λ1ξ1TS-λ2ξ2TS+λ3ξ3TS 约束条件表示为： C2:|TSi|≤usni C3:λ1+λ2+λ3＝1 C4:λ1,λ2,λ30 其中，TS＝{TSi|i＝1,2,…,N}表示多无人机任务分配方案，TSi表示无人机i分配的任务序列，tsi,k∈TSi表示无人机i执行的第k个任务；ξTS表示以多无人机任务分配方案的总收益为目标的目标优化函数，ξ1TS表示执行多无人机任务分配方案的总资源代价；ξ2TS表示执行多无人机任务分配方案的总航程代价；ξ3TS表示执行多无人机任务分配方案的总任务奖励；λ1表示资源代价指标权重，λ2表示航程代价指标权重，λ3表示任务奖励指标权重，M表示需要执行的任务数量，N表示无人机数量，usni表示无人机i拥有的资源包数量；C1表示在多无人机任务分配方案TS中，无人机i执行其任务序列TSi中的第k个任务tsi,k，其中，tsi,k∈{1,…,M}，任务tsi,k必须为已有M个任务中的一个；C2表示无人机i执行的任务数|TSi|不大于本身拥有的资源包数量；C3和C4为λ1,λ2,λ3的权重约束； 执行多无人机任务分配方案的总资源代价ξ1TS表示为： 其中，表示粗糙化后的第i架无人机的资源包的资源大小，表示所有无人机中资源包的资源大小可能值的最小值，表示所有无人机中资源包的资源大小可能值的最大值； 执行多无人机任务分配方案的总航程代价ξ2TS表示为： 其中，表示无人机i在任务j′处前往任务j处的航程，数据形式为区间粗糙数，j＝tsi,k,j′＝tsi,k-1，当k-1＝0时，j′表示无人机的初始位置，即就表示无人机i在自身任务序列的第k-1个任务处前往自身任务序列的第k个任务处的航程；表示任意位置g到任意任务位置h所需航程可能值的最小值，表示任意位置g到任务位置h所需航程可能值的最大值； 执行多无人机任务分配方案的总任务奖励ξ3TS表示为： 其中，PSj表示第j个任务被成功执行的主观概率，表示第j个任务的资源需求得到满足后反馈的任务奖励，数据形式为区间粗糙数，为区间粗糙数算子，表示所有任务奖励可能值的最小值，表示所有任务奖励可能值的最大值； S2.根据多无人机任务分配模型构建三支进化算法的遗传编码x和解码函数gx:x→TS，TS表示多无人机任务分配方案； 三支进化算法的遗传编码x划分为资源段、划分段和任务段进行编码，表示为： 其中，表示资源段，资源段的长度为K-1，K表示所有无人机携带资源包数量的总和；表示划分段，划分段的长度为M，M表示任务数量；表示任务段，任务段的长度为M-1；表示遗传编码中资源段的第i个基因点位，表示遗传编码中划分段的第j个基因点位，表示遗传编码中任务段的第k个基因点位； S3.基于解码函数gx将目标优化函数ξTS转换为ξgx，采用转换后的目标优化函数ξgx作为三支进化算法的适应度函数，并记为fx； S4.采用遗传编码x生成个体得到初始化种群C； S5.将初始化种群C细分为三个子种群，三个子种群分别采用三种不同的进化策略，得到一个新种群并计算个体适应度； S6.判断是否满足终止条件，若是，则结束算法，并解码当前新种群的最优个体，得到最终的多无人机任务分配方案；否则返回步骤S5采用新种群继续迭代。

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