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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分布式优化的多机器人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：CN119378903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411503168.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于分布式优化的多机器人任务分配方法是由黄艺;蒯家诚;孙健;崔世晟;曾宪琳设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式优化的多机器人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分布式优化的多机器人任务分配方法，涉及控制和信息技术领域。本发明将鞍点动力学与乐观梯度上升下降算法或者超梯度算法相结合来建立多机器人系统的分布式任务分配算法，可以解决非凸任务分配问题，算法适用范围更广。并且本发明建立的分布式任务分配算法是一种完全分布式的算法，不涉及子优化问题的求解，只通过简单的代数操作来更新状态，计算复杂度较低，能够保证所有机器人的系统状态快速收敛到任务分配问题的最优整数解。

本发明授权一种基于分布式优化的多机器人任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式优化的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述方法包括： 通过多机器人系统的网络拓扑结构建立多机器人任务分配问题模型，并将所述多机器人任务分配问题模型转化为对应的鞍点问题模型； 通过所述鞍点问题模型，基于乐观梯度上升下降算法或者超梯度算法建立目标分布式任务分配算法，其中，所述目标分布式任务分配算法设定每一机器人的本地具有包含该机器人的局部决策变量在内的四种状态变量； 通过所述目标分布式任务分配算法，使每一机器人与邻居机器人进行部分状态变量交互，并通过交互的部分状态变量来迭代更新本地的四种状态变量，直至达到预设优化目标； 通过优化结果确定所述多机器人系统的最佳任务分配策略； 所述基于乐观梯度上升下降算法的分布式任务分配算法对应的迭代更新计算公式为： ； 其中，、、、为设定的机器人具有的四种状态变量，和为参与交互的两种状态变量；表示机器人的局部决策变量，和表示机器人对应的对偶问题模型的本地乘子变量，表示机器人对应的拉格朗日乘子；表示第个机器人，表示第个机器人，表示邻居集合；表示迭代次数；为仅由机器人可用的局部成本函数；表示投影算子，投影到集合Ω上，表示个盒约束的笛卡尔积，表示任务数量，表示机器人数量，且；表示m维非负欧几里得空间；表示梯度下降的步长，为可调参数；表示所有分量都等于1的m维列向量；表示转置。

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