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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种面向异构无人车集群的多目标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：CN121613798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610128996.7，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种面向异构无人车集群的多目标分配方法是由罗均;张彦龙;肖登宇;崔元浩;王刚;吴浪;蒲华燕设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向异构无人车集群的多目标分配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向异构无人车集群的多目标分配方法，包括生成E方目标威胁度及M方异构无人车威胁度，基于个体评估与动态微调模块根据E方目标威胁度及M方异构无人车威胁度进行无人车及目标的个体评估与动态微调，若个体评估与动态微调达到最大迭代次数，则输出最优目标分配方案，若未达到最大迭代次数，则基于带修复机制的差分进化模块对无人车及目标进行种群个体修复处理，修复完成后重复步骤3，直至得到最优目标分配方案。本发明可以实现在无人车与目标数量不对等情况下的目标分配，通过引入种群修复机制，满足异构无人车的能力约束，使用动态ε纳什均衡机制，引导种群个体向“高威胁‑高生存”方向进化。

本发明授权一种面向异构无人车集群的多目标分配方法在权利要求书中公布了：1.一种面向异构无人车集群的多目标分配方法，其特征在于，包括： 步骤1：对E方目标进行分类，根据E方目标类别基于E方目标威胁度生成模块，采用截断正态分布或基于模糊理论的威胁度评估算法生成E方目标威胁度； 步骤2：对异构无人车集群进行分类，针对不同的异构无人车集群类别基于M方异构无人车威胁度生成模块生成M方异构无人车威胁度； 步骤3：基于个体评估与动态微调模块根据E方目标威胁度及M方异构无人车威胁度进行参数初始化，得到预设参数，基于预设参数生成初始种群后，对种群个体进行适应度评估和策略调整，若个体评估与动态微调达到最大迭代次数，则输出最优目标分配方案；对于种群中的每个个体，计算基于联合行动的个体适应度，公式如下： 12 其中，va为无人车a的价值；λ为惩罚项权重；为惩罚项；为M方无人车未按预设概率完成任务的惩罚系数；为M方无人车生存概率惩罚系数；Pdt为M方无人车中所有前往E方目标t执行任务的车辆总的威胁度；为前往目标t执行任务的无人车集合；为M方无人车a对目标t的威胁度；Ta为无人车a分配的目标集合；为目标t对无人车a的威胁度；Sa为无人车a的生存概率；表示基于联合行动的个体适应度；表示目标数量；表示无人车数量；表示对E方目标威胁度下限；表示无人车生存概率下限；表示无人车a分配的目标集合；表示M方无人车b对目标t的威胁度； 基于综合适应度函数，每代个体均采用动态ε纳什均衡策略进行调整;首先对种群个体进行调整，分别计算调整前后个体的基于联合行动的个体适应度，接下来通过动态ε纳什均衡策略得到当前进化代数最终的种群个体;动态ε纳什均衡策略通过分阶段松弛的博弈稳定性判别，在进化中实现策略稳定性与全局探索的动态平衡，公式如下： 13 其中I表示当前种群中的单个个体，即一种目标分配方案；表示调整后的当前个体；表示仅采纳满足适应度提升大于阈值的策略；ε为动态容忍阈值; ε随着进化代数进行收缩，从而种群进化在探索与收敛之间取得最佳平衡,阈值收缩表达式如下 14 其中，g表示种群当前进化代数，G表示总进化代数; 步骤4：若未达到最大迭代次数，则基于带修复机制的差分进化模块对无人车及目标进行种群个体修复处理，修复完成后重复步骤3，直至得到最优目标分配方案，其中，具体为： 对初始种群进行变异处理； 对便于处理后的种群进行交叉处理； 对交叉处理后的种群进行种群修复处理； 对种群修复处理后的新种群进行评估； 对评估后的新种群进行选择操作。

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