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龙图腾网获悉中国人民武装警察部队士官学校申请的专利一种基于寻优算法的无人机集群目标打击航迹规划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：CN119472624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411645995.7，技术领域涉及：G05D1/229；该发明授权一种基于寻优算法的无人机集群目标打击航迹规划方法是由费陈;赵亮;李银城;贺拥亮;徐嵩设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于寻优算法的无人机集群目标打击航迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于寻优算法的无人机集群目标打击航迹规划方法，包括以下步骤：包括以下步骤:1根据复杂城市环境特点利用高程图建模法和MATLAB处理得到三维的复杂城市环境模型；2建立面向复杂城市环境模型下的无人机约束条件3建立面向复杂城市环境模型下的无人机航迹代价函数，得出航迹评价结果；4采用寻优算法得到无人机集群在复杂城市环境中航迹规划的最优路线。本发明针对复杂城市环境下基于复杂城市环境模型、无人机约束条件和航迹评价结果采用寻优算法为无人机规划出一条合理的目标打击轨迹，使无人机的航迹规划具有更高的航迹规划效率和稳定性，消耗的航迹代价最小且收敛更快。

本发明授权一种基于寻优算法的无人机集群目标打击航迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于寻优算法的无人机集群目标打击航迹规划方法,其特征在于,包括以下步骤: 1根据复杂城市环境特点利用高程图建模法和MATLAB处理得到三维的复杂城市环境模型； 2建立面向复杂城市环境模型下的无人机约束条件，所述无人机约束条件为安全飞行高度区域约束、最大航程约束和航点避障区域约束； 3建立面向复杂城市环境模型下的无人机航迹代价函数，对无人机集群的航迹进行评价，得出航迹评价结果； 4采用寻优算法结合复杂城市环境模型、无人机约束条件和航迹评价结果得到无人机集群在复杂城市环境中航迹规划的最优路线； 所述寻优算法具体步骤如下： S1：在无人机航迹规划控制系统自动获取机群起始点坐标、目标点坐标、复杂城市环境模型、无人机约束条件、航迹评价结果、最大迭代次数T和无人机种群数g； S2：计算能量因子E，计算E的公式为： 其中，t代表目前迭代次数，T代表最大迭代次数，r为0,1内的随机数； 如果E1，那么依照航行互动行为更新无人机位置，计算公式为： 其中，在航行阶段，Vit+1表示无人机i在t+1次迭代时的位置向量，Vjt表示在无人机j第t次迭代位置向量，j从当前无人机群中随机选择的一条无人机的位置且j≠i，E表示随机矩阵，可以随机生成0和1，表示无人机平均位置向量，p1表示0,1内随机数； 如果23E1，无人机探索新区域： Vit+1＝-r×Uit+1+r×Hrt+1-L×Hrt+1-Vit 其中，在探索阶段，Hrt+1表示无人机在探索区域内的随机位置，r是0,1内的随机数，L是Levy飞行函数，用于扩大搜索空间； 如果13E23，对无人机进行航迹修正，局部优化以接近目标路径，表达公式为： Uit+1＝Wt+α×|Wt-xpreyt| 其中，在修正阶段，Uit+1表示无人机i在t+1次迭代中修正的位置向量，Wt表示当前无人机的归一化搜索空间中的投影位置向量，xpreyt则表示目标无人机当前最优解的位置，α表示静息区的尺度，控制局部优化的力度； 依照修正行为无人机航行更新位置，按照公式： Vit+1＝Uit+1+n1×Uit+1roundrand×Vit 其中，n1表示0,1内的随机数，roundrand表示生成0或1的随机函数； 在打击阶段，Hpreyt+1表示目标无人机在第t+1次迭代中的位置，β为控制锁定区域的缩小系数，尺度β使打击区域的范围随着时间的推移而变小； 如果0E13，依照锁定行为更新位置，计算公式为： Vit+1＝Hpreyt+1+η×Hpreyt+1-roundrand×Vit 其中，η表示卷曲因子； S3：无人机的位置基于适应度fitVit来决定是否更新： 其中，fitVit表示当前无人机的航迹适应度； S4：在每次迭代后，更新当前的最优解xpreyt得到无人机航迹中的最优路径。

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