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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于预测的双阶段分布式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：CN120256059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510403911.7，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于预测的双阶段分布式任务分配方法是由张建磊;张春燕;李玉林设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预测的双阶段分布式任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及多智能体协同控制技术领域，具体提供了一种基于预测的双阶段分布式任务分配方法，第一阶段通过任务移除和任务包含生成初始解，其中任务包含阶段利用截止敏感成本函数扩展任务间隙，任务移除阶段引入出价预测减少无效迭代；第二阶段通过局部搜索进一步优化整体方案。本发明在任务信息快速传播、降低迭代次数和提升任务分配效率方面均展现出显著优势，特别适用于搜索救援等对任务响应速度要求极高的应用场景。由于任务信息能够在更少的迭代中高效传递至整个集群，本方法可大幅加快协同决策过程，提高任务执行效率，从而增强在搜索救援任务中集群的响应速度与适应性。

本发明授权一种基于预测的双阶段分布式任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预测的双阶段分布式任务分配方法，其特征在于，包括： 基于任务需求构建任务分配目标函数； 定义机器人执行任务的时间成本函数，基于所述时间成本函数优化任务分配策略； 以最大化分配任务数为目标，采用改进的性能影响算法生成任务分配方案； 采用局部搜索机制扰动所述任务分配方案，将未分配的任务集成到所述任务分配方案中，生成最终任务分配方案； 所述时间成本函数定义如下式所示： 其中，表示机器人i执行其分配的所有任务的总成本，表示机器人编号为i的任务列表αi中，第κ个任务的行程时间成本，表示机器人编号为i的任务列表αi中，第κ个任务的任务截止日期成本； 采用改进的性能影响算法生成任务分配方案的过程包括： 每个机器人将分配任务集中的任务添加到任务列表中，直到没有更多符合条件的任务或者任务列表达到容量； 当机器人之间对相同任务的分配发生冲突时，基于任务预测机制执行任务移除过程，生成所述任务分配方案； 采用局部搜索机制扰动所述任务分配方案的过程包括： 通过交换机器人之间的整个任务列表，或者分别将其任务列表中的单独任务进行局部交换，获得具有降低成本的任务分配结果； 为未分配任务集合中的所有任务计算边际重要性列表，并获取最高边际重要性，若存在未分配任务集合中的任务已包含在任务列表中或不满足分配约束，则将该任务的边际重要性赋值为M； 若所述最高边际重要性小于M，则将未分配任务集合中的任务插入机器人的任务列表中； 若所述最高边际重要性不小于M，则表示无法添加新任务，此时移除具有最高RPI值的已分配任务，并计算机器人间最大重要性差异值，若则进一步优化任务分配结果，之后重新进行局部搜索优化，直至； 基于任务预测机制执行任务移除过程包括： 确定冲突任务集以及所述冲突任务集中的任务所对应的机器人i，若机器人i不是赢者列表中的对应赢者，则将冲突任务集中对应的任务从机器人i的任务列表中删除； 计算显著性差异，并采用贪婪算法识别最大化所述显著性差异的任务，若,同时存在于机器人i和j的任务列表中，则预测删除是否会导致总成本降低，若是，则继续删除任务否则保留任务； 进一步优化任务分配结果基于下式实现： 其中，表示机器人间最大重要性差异值，表示将任务从机器人的任务列表中移除，并将任务插入机器人任务列表中的位置，表示任务列表中任务的全局重要性，表示任务列表中任务的边界重要性，V表示救援机器人集合，。

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