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龙图腾网获悉中国人民解放军96901部队26分队申请的专利一种基于人工智能的作战任务规划方法及系统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：CN114202175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202111422975.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于人工智能的作战任务规划方法及系统是由王才红;吕乃冰;许馨月;高军强;肖保军;曹扬;赵思聪;吴京辉;赵若帆设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的作战任务规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于人工智能的作战任务规划方法及系统。该方法包括：设计作战任务规划人工智能AI求解环境，所述作战任务规划AI求解环境包括7个状态特征、5个决策动作和1个综合评价奖励函数；建立多层深度作战决策神经网络模型；采用IMPALA强化学习算法训练所述多层深度作战决策神经网络模型；应用所述训练的结果构建智能作战任务规划系统，所述智能作战任务规划系统自动生成作战方案，解决了战役级作战任务规划求解难题。

本发明授权一种基于人工智能的作战任务规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的作战任务规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、设计作战任务规划人工智能AI求解环境，所述设计作战任务规划人工智能AI求解环境包括设计状态特征、设计动作集和设计综合评价奖励函数； 所述状态特征包括打击目标状态、打击目标标志状态、部队状态、部队标志状态、作战地域状态、作战地域标志状态和武器类型标志状态； S2、建立多层深度作战决策神经网络模型； 所述多层深度作战决策神经网络模型包括：模型输入部分和模型输出部分，所述模型输出部分包括：价值网络和策略网络； 所述建立多层深度作战决策神经网络模型包括以下步骤： S21、所述输入部分接收所述作战任务规划人工智能AI求解环境的3个状态特征；所述3个状态特征包括打击目标状态、部队状态、作战地域状态； S22、所述输入部分采用全连接神经网络将所述3个状态特征转换成一致的维度，并拼接为一个特征向量输入由GRU循环神经网络组成的核心网络进行时间序列特征提取； S23、所述价值网络获取所述核心网络输出的时间序列特征向量，采用多层全连接神经网络计算动作价值并输出所述3个状态特征的动作价值； S24、所述策略网络中目标动作策略神经网络获取所述核心网络输出的时间序列特征向量，以及与目标状态特征相对应的目标标志状态特征，通过所述目标标志状态特征实现决策动作过滤，输出目标特征向量； 其中，所述策略网络由目标动作策略神经网络、武器类型动作策略神经网络、部队动作策略神经网络、作战地域动作策略神经网络、武器数量动作策略神经网络依次连接构成，前序动作策略神经网络的输出作为后序动作策略神经网络的输入； 步骤S24中所述目标动作策略神经网络实现决策动作过滤包括以下步骤： S241、将所述核心网络输出的时间序列特征向量和所述目标标志状态特征进行矩阵相乘运算； S242、采用一维卷积网络提取序列一维特征，将所述序列一维特征与动作屏蔽向量mask相加； S243、利用Softmax逻辑回归模型计算决策动作概率分布logits，基于概率分布随机选取决策动作并输出所述决策动作； S244、将所述决策动作转换成one-hot向量，经过两层全连接层神经网络，得到Embedding特征向量； S3、采用IMPALA强化学习算法训练所述多层深度作战决策神经网络模型； S4、应用所述训练的结果构建智能作战任务规划系统，所述智能作战任务规划系统自动生成作战方案。

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