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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于自组织增量拓扑的编队生成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：CN117176586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202311128309.4，技术领域涉及：H04L41/12；该发明授权一种基于自组织增量拓扑的编队生成方法是由肖涵臻;杨洋设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自组织增量拓扑的编队生成方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于自组织增量拓扑的编队生成方法，能为含有增量的多智能体编队自组织生成刚性且较为优秀的增量通信拓扑结构，以显著提高编队的稳定性与可塑性，具体体现于本发明在自组织拓扑生成方法的基础上结合增量学习的思想，提出了一种自组织增量拓扑生成方法，可将原有的拓扑结构视为一个广义的拓扑节点，并与新增节点一同进行自组织生成增量拓扑结构，这要既能保持原有的最优拓扑结构，也能使新生成的增量拓扑结构是刚性的，从而大大简化了多智能体编队的计算量，达到提高可塑性的研发目的，且能在编队生成过程中，每个智能体利用来自邻居和自身的局部信息就能获得最优输入，避免因有限通信带宽而导致智能体之间通信受限的情况。

本发明授权一种基于自组织增量拓扑的编队生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自组织增量拓扑的编队生成方法，包括一多智能体编队，其特征在于，有如下步骤： 步骤一、基于图论对多智能体编队的通信拓扑结构进行分析； 步骤二、根据图论分析和通信拓扑所需条件，设计基于自组织增量拓扑的编队生成方法； B1、获取N个初始智能体在t时刻的位置信息，将智能体在t时刻的位置定义为：pixyt＝[xit,yit]Ti∈V，其中xit,yit表示t时刻智能体i的位置坐标，其中V＝1,2,…,N，V表示N个智能体的集合； B2、将编队中的智能体视为点，绘制散点图； B3、利用DelaunayTriangulation函数对散点图进行三角剖分，获得t时刻的三角剖分图，三角剖图是利用许多三角形将散点图划分，因此三角剖分图为刚性图； B4、利用距离函数计算步骤B3中刚性图中每条边的距离，以距离作为每条边的权重； B5、对B4中含权重的刚性图进行删边处理，获得最优刚性图，使该图边数满足:NumE＝2NumV-3，获得无向图G＝V,E,A即最优刚性图，其中E＝{i,j,i≠j,i、j∈V}为无向边的集合，而A＝aij∈RN×N为邻接矩阵； B6、从编队中选择一个智能体RL作为领导者，该RL只能接收主机命令，不能从其他智能体接收命令，则dinLeader＝0，其中dinLeader＝0表示领航者入度为0，领航者只能接收主机信息，无法从其他智能体接收信息，故其入度为0；其他智能体也要满足dini≤2条件，给最优刚性图的边添加方向从而获得最优持久图即最优拓扑结构其中dini≤2dini表示智能体i的入度，而为有向边的集合，表示编队中邻接矩阵； B7、在T时刻下，多智能体编队新增M个新增智能体； B8、获取T时刻下M个新增智能体的位置信息，并定义为：pixyT＝[xiT,yiT]Ti＝N+1,…，N+M； B9、获取T时刻下的最优拓扑结构并构建拓扑边界边集SE和拓扑边界点集SP； B10、利用convexHull函数获取上述散点图的凸包，构建凸包边集DE和凸包边界点集DP，并将凸包的几何中心标为C点； B11、以C点为原点建立直角坐标系，计算每个边界点和中心点C的连线与X轴正方向的夹角，而该夹角的范围是0～2π，并计算相邻两个凸包边界点的角度范围； B12、对步骤B11中凸包以外的区域进行范围划分，并对每个范围进行编号； B13、在凸包以外的区域增加节点，通过新增点与中心点C的连接线与X轴的正方向夹角角度判断其所属区域； B14、若某区域新增点为1个，则直接以入度形式连接该区域的边界两点； B15、若某区域新增点大于1个，需要计算每个新增点到该范围属于凸包的边的距离，距离最近的点视为本轮新增点，其余点视为后续新增点，对本轮新增点进行步骤B13，然后对该区域进行二次划分，然后重复步骤B13、B14、B15，直至为M个新增点完成拓扑链接，最终获得有向图即为增量拓扑结构有向图表示含增量多智能体编队的拓扑结构，其中·+只表示编队新增智能体后数据发生了变化，其本身含义不改变。

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