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龙图腾网获悉西安航空学院申请的专利一种基于AI的无人机停机调度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：CN120338454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510832672.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于AI的无人机停机调度系统是由孙晓科;张爽;李建娜;张顶;邹润原设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的无人机停机调度系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的无人机停机调度系统，包括预定义模块、奖励函数设计模块、行为选择设计模块、远期目标优化模块、重要样本回放模块和无人机停机调度模块。本发明属于资源调度领域，具体是指一种基于AI的无人机停机调度系统，本方案通过引入负载均衡奖励，确保群体资源能够有效分配；引入进度反馈奖励，动态衡量系统整体的进度和资源利用情况；基于逐步探索减少策略应对突发情况，提高整体停机调度效果；通过引入远期目标优化，在长时间调度场景中，能够更好地应对复杂问题；能够避免局部最优，而是通过全局视角优化资源分配；并引入重要样本回放，通过优先级采样加速调度系统学习；进而提高无人机停机调度稳定性。

本发明授权一种基于AI的无人机停机调度系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的无人机停机调度系统，其特征在于：系统包括预定义模块、奖励函数设计模块、行为选择设计模块、远期目标优化模块、重要样本回放模块和无人机停机调度模块； 所述预定义模块定义无人机停机调度的系统状态、动作空间和状态更新规则； 所述奖励函数设计模块设计包括任务执行奖励、惩罚反馈、调度开销和进度反馈奖励在内的奖励函数，结合负载均衡度引导调度决策； 所述行为选择设计模块通过调度系统选择每个时刻最优的无人机-停机位配对及等待动作； 所述远期目标优化模块通过考虑未来时刻的奖励和预期，构建多步目标； 所述重要样本回放模块通过优先级采样，构建调度系统； 所述无人机停机调度模块实时获取并更新无人机和停机位的状态，实现无人机停机调度； 所述远期目标优化模块将多步之后的奖励纳入目标估计，多步目标表示为：；其中，γ是未来回报折扣率；n是目标总步数，g是步数索引；是第t+g时刻的即时奖励；是候选动作；是在系统参数为，状态下选择时的预期总奖励；训练损失函数表示为：；其中，D是训练样本存储池中采样到的训练样本分布；是在系统参数为，状态下选择时的预期总奖励；基于梯度下降算法更新系统参数；样本构建规则：在每次训练开始时，初始化调度系统的初始状态，包括设置无人机的初始电量、停机位的初始占用状态、无人机的初始位置；根据当前状态，按照动作选择规则选择一个动作；执行选择的动作，根据状态更新规则更新系统状态，得到下一个状态；根据奖励函数设计模块，计算执行动作后的即时奖励；将当前状态、执行的动作、获得的即时奖励和下一个状态组合成一个样本； 所述重要样本回放模块设立两个训练样本存储池，包括：普通存储池N和高误差存储池Nh；误差阈值设为，对于样本计算误差：；若，则将样本标记并放入Nh，否则放入或保持在N；在每次训练时刻，先计算采样概率p，表示为：；j是优先级指数；放大高误差样本被采中的概率；以采样概率p从Nh中随机抽取条样本，以概率1-p从N中抽取条样本；B是子样本数；对样本划分为测试集和训练集，当训练损失函数对于训练集收敛或达到最大训练次数，训练完成，设定测试阈值，若训练完成的调度系统对于测试集的误差低于测试阈值，调度系统构建完成；执行无人机停机调度模块； 所述奖励函数设计模块将调度系统完成t+1时刻的决策动作后的即时奖励定义为：；包括：任务执行奖励；当无人机i真正成功降落并开始充电停泊时，对应从0变为1，并且无人机开始在停机位上充电，给一个较大的正数奖励，取值范围为[10,100]，任务执行奖励表示为：；惩罚反馈；若无人机i在空中等待期间，其剩余电量跌至危险阈值以下，剩余电量不足以支持到下一个停机位的飞行，则视为即将迫降、任务失败，直接给出负惩罚，惩罚反馈表示为：；是剩余任务数；调度开销；进度反馈奖励；定义在时刻t：所有在空中等待的无人机集合；每架无人机的预计等待时长为；令，表示时刻t仍需等待的总时间量，令，并引入负载均衡策略，进度反馈奖励定义为：；；是负载均衡奖励权重；是负载均衡度；I是无人机总数；是无人机i在时刻t的剩余电量；maxb是所有无人机剩余电量中的最大值；是缩放系数。

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