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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于历史信息回溯的分布式任务重构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：CN119806206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510292926.0，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于历史信息回溯的分布式任务重构方法是由彭秀辉;周江川;曾腾腾;王鹏;蔡文宇设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于历史信息回溯的分布式任务重构方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于历史信息回溯的分布式任务重构方法，涉及分布式决策技术领域。方法包括：根据信息交互架构的约束条件，建立分布式多无人机协同任务分配模型；生成初步决策方案，包括任务构建和任务协商两个环节；在任务协商环节中，针对失效无人机设计信息回溯机制；根据信息回溯结果，构建任务优先级链式存储结构；对含有随机节点失效的分配模型进行定量分析，确定无人机失效位置，并执行任务重构。本发明针对多无人机任务分配的复杂优化问题，提出了一种能够在完成任务分配后实现动态重分配的方法。通过无人机之间的通信和协作，共同决定任务的分配和重构，进一步提高了灵活性和鲁棒性。

本发明授权一种基于历史信息回溯的分布式任务重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于历史信息回溯的分布式任务重构方法，其特征在于，包括： S1、根据信息交互架构的约束条件，建立分布式多无人机协同任务分配模型； 设定有n架无人机，每架所述无人机完成目标任务的上限为，同时给定个目标点，则分布式多无人机协同任务分配模型的公式表示为： 约束条件设置为： 式中，表示无人机和任务点f的对应关系标记，当任务f被分配到无人机的时候，对应关系标记，反之；表示一个维的向量；表示无人机i所占有的所有任务的执行顺序；表示收益计算函数；表示原始收益值； S2、生成初步决策方案，包括任务构建环节和任务协商环节； 所述任务构建环节通过采用贪婪策略构建每一架无人机的任务包，构建过程包括： 输入新任务j，求解加入新任务j后的当前收益值，公式表示为： 式中，表示无人机i已有的任务路径，表示无人机i在任务路径为时的总收益值，表示在已有任务路径的第n个位置添加任务j，表示在位置中寻找得到收益最大的位置n，当前收益值为； 将所述当前收益值与所述原始收益值对比，并根据对比结果，判断任务j是否加入任务包，若，则用替代，表示任务j加入任务包；若，则表示任务j不加入任务包； 所述任务协商环节通过构建基于市场拍卖机制的无人机任务协商算法，消解无人机之间的任务构建冲突，所述任务协商环节包括约定标记符号和任务协商； 进行所述任务协商的过程包括： 当，，进行信息更新，即无人机i中关于任务j的信息标记被无人机k中的对应任务j的信息标记替代； 当，0，进行信息重置，即无人机i中关于任务j的信息全部重置为初始的空状态； 当，，进行信息不操作，即无人机i中关于任务j的信息保留； 式中，表示在无人机i的存储信息中，第j个任务的投标值；表示在无人机i的存储信息中，第j个任务所属无人机的序号值； S3、在任务协商环节中，针对失效无人机设计信息回溯机制； 针对失效无人机设计信息回溯机制的过程包括： S31、给定任务T； S32、分析每一架无人机之间多次迭代的竞拍过程，将遵循贪婪优化原则的无人机分别独立对任务T出价，进行第一次迭代，比较遵循贪婪优化原则的无人机相应的收益值评估出价，判断第一轮的获胜者； S33、设定一架未遵循贪婪优化原则的无人机加入竞拍，并比较当前无人机与上一轮获胜者的收益值，进行当前迭代，判断当前迭代的获胜者； S34、重复步骤S33，直到所有无人机完成竞拍，判断任务T的执行权； S4、根据信息回溯结果，构建任务优先级链式存储结构； S5、对含有随机节点失效的分配模型进行定量分析，确定无人机失效位置，并执行任务重构； 对含有随机节点失效的分配模型进行定量分析的过程包括： 设定多无人机协调任务初始网络为，表示一个包含个节点的静态连通初始网络； 获取其中某一节点无人机R失效时产生子网络的集合： 若节点R与两个或两个以上其他节点直接相连，产生子网络的数量，需要进行任务重构； 若节点R中存在一个相邻节点，产生子网络的数量，不需要进行任务重构； 任务重构的过程包括： 获取失效节点位置； 遍历所有无人机，根据所述优先级链式存储结构，获取所述失效节点的下一级无人机； 将任务重新分配给所述下一级无人机，并将任务插入执行序列。

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