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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于改进分布估计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：CN119130060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411260916.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于改进分布估计算法的多无人机任务分配方法是由吴楚格;杜欣悦;付兴昌;张若辰;孙中奇;夏元清设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进分布估计算法的多无人机任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进分布估计算法的多无人机任务分配方法，在现有分布估计算法的生成概率部分采用数学阈值模型，通过生成可表现出无人机当前自身能力的概率模型，实现在后续种群迭代中更快地达到收敛效果，此外，本发明还融合了两种局部搜索策略，有效应对优化过程中可能出现的陷入局部最优解的问题，通过对路径中的非相邻段进行交换能够打破现有解的局部结构探索新的更优解，插入操作能够有效减少等待时长带来的资源浪费，进而达到局部优化的效果，提高了求解质量，降低了无人机的飞行成本。

本发明授权一种基于改进分布估计算法的多无人机任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进分布估计算法的多无人机任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对无人机集及任务集S＝{s1,1,s1,2,s1,3…,sa,b,sa,2,sa,3}的位置数据及订单数据进行数据预处理，其中，a为目标点的编号，b为在目标点a中任务的类型编号，sa,b为任务的编号，为第Nv个无人机； 步骤2、评估各无人机的能力得到表示无人机执行任务能力的初始概率矩阵Pl； 步骤3、初始化临时任务集Z用于临时存储当前可被分配的任务，根据步骤2得到的无人机的初始概率矩阵Pl将Z中的任务分配到无人机，当Z中的任务部分完成分配后即对Z进行更新，直到Z为空集为止，完成任务分配； 步骤4、生成个体编码，个体编码为各无人机的任务编号有序序列，采用下式计算个体适应度值： 其中，为第k架无人机从任务i到任务j的飞行距离，为第k架无人机需原地等待的时间长度； 步骤5、对步骤4生成的个体编码进行变换，采用局部搜索方法将原个体编码替换为具有较小适应度值的个体编码，完成个体编码的首次更新； 步骤6、从个体编码中确定可移动任务，通过插入操作将可移动任务插入到其他无人机的可选位置处，形成新的个体编码，其中，可移动任务是指移动后不改变该任务所在目标点内任务执行顺序的任务，可选位置是指个体编码中替换为可移动任务后不改变目标点内任务执行顺序的空闲位置；再对新的个体编码计算个体适应度值，采用具有较小适应度值的个体编码替换原个体编码，完成个体编码的再次更新； 步骤7、根据个体编码生成初始种群，种群大小为M，在EDA算法的基础上更新概率模型后，依据更新后的概率重新对任务进行分配得到新一代的种群，再计算该新一代种群的适应度值，当种群的适应度值的变化量小于阈值时完成迭代进化，当前的种群即为得到的多无人机任务分配方案。

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