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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种针对时敏目标跟踪的协同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：CN119863052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411638081.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种针对时敏目标跟踪的协同任务分配方法是由杨任农;左家亮;岳龙飞;徐斌;张滢;闫孟达;赵小茹;吴傲;李乐言;宋祺设计研发完成，并于2024-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对时敏目标跟踪的协同任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对时敏目标跟踪的协同任务分配方法，包括以下步骤：步骤1：将无人机集群协同任务分配问题建模为Dec‑POMDP模型；步骤2：对Dec‑POMDP模型进行状态空间设计、动作空间设计和奖励函数设计，得到最终的多目标跟踪任务的优化目标函数；步骤3：利用FMASAC算法求解多目标跟踪任务的优化目标函数；步骤4：输出最优分配方案。最后，通过仿真实验表明本发明所提方法具有更好的鲁棒性和扩展性。

本发明授权一种针对时敏目标跟踪的协同任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种针对时敏目标跟踪的协同任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将无人机集群协同任务分配问题建模为Dec‑POMDP模型； 步骤2：对Dec‑POMDP模型进行状态空间设计、动作空间设计和奖励函数设计，得到最终的多目标跟踪任务的优化目标函数； 步骤3：利用FMASAC算法求解多目标跟踪任务的优化目标函数； 步骤4：输出最优分配方案； 步骤3的具体步骤包括： 步骤31：对于Dec‑POMDP模型中的每一个智能体，其actor网络根据局部观测向量和上一时刻动作来选择动作； 步骤S31：将中心化critic网络分解为个体critic网络的线性组合，通过critic网络估计观测‑动作对的值，得到联合动作值函数：      17其中，表示中心化critic的网络参数，表示个体critic的网络参数；为线性单调函数；表示环境的全局状态； 步骤S32：通过式19所示的TD损失函数对函数进行优化，得到优化后的critic网络，并利用该网络评估策略：          19            20            21其中，式20表示优化后的目标critic网络；和分别表示目标critic和混合网络的参数；表示联合目标actor参数； 步骤S33：基于策略，采用分解critic训练actors，从而实现去中心化执行，训练公式为：          22其中，表示单层单调混合网络； 步骤S34：通过优化损失函数实现温度调整，从而更新actor网络：              24其中，是最小熵约束，满足。

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