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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种基于强化学习的飞机动态回收排序方法及设备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：CN120706845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511204863.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于强化学习的飞机动态回收排序方法及设备是由李常久;苏析超;韩维;张勇;潘长鹏;吴浩南;宋山松设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的飞机动态回收排序方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于强化学习的飞机动态回收排序方法及设备，涉及航空调度技术领域，该方法包括：通过构建包含复飞场景的动态回收环境模型，设计多维奖励函数和安全成本函数，实现强化学习代理对飞机回收调度的智能化决策；多维奖励函数综合燃油消耗惩罚、故障优先奖励、任务优先级奖励和复飞惩罚四项核心指标；安全成本函数量化未降落飞机的燃油安全风险；强化学习代理在最大化奖励函数与最小化安全成本的动态平衡约束下优化调度策略。本申请通过周期性更新环境状态并推进决策阶段实现飞机回收过程的闭环优化，有效解决了燃油经济性、任务优先级和安全风险之间的协调问题，显著提升飞机回收效率和安全性。

本发明授权一种基于强化学习的飞机动态回收排序方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的飞机动态回收排序方法，其特征在于，包括： 构建包含复飞场景的动态回收环境模型； 基于所述动态回收环境模型，构建多维奖励函数；所述多维奖励函数用于描述复飞场景下的燃油消耗惩罚、故障优先奖励、任务优先级奖励和复飞惩罚； 基于所述动态回收环境模型和所述多维奖励函数，构建安全成本函数；所述安全成本函数用于量化飞机回收排序序列中所有未降落飞机的总燃油安全风险； 所述多维奖励函数为： ； 其中，； ； 式中，r为多维奖励函数；为最大决策阶段数；为阶段的奖励函数；为可调奖励权重系数；为燃油消耗惩罚项；为整流线性激活函数；为飞机在阶段的降落状态指示变量，表示成功降落；表示序列中阶段τ的待降落飞机索引；为故障优先奖励项；为任务优先级奖励项；为复飞惩罚项； 基于所述多维奖励函数和所述安全成本函数，通过强化学习代理优化调度策略，得到最优飞机回收排序序列； 将所述最优飞机回收排序序列转化为可执行指令并传输至机场调度系统。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军海军航空大学，其通讯地址为：264001 山东省烟台市芝罘区二马路188号科研学术处；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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