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龙图腾网获悉深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司;电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种多无人机飞行的任务分配优化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：CN121300469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511850627.0，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种多无人机飞行的任务分配优化方法及系统是由程珙;孟安鑫;刘星;赵海云;周崇毅;沃晨亮;庄蔚群;郭家颖设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人机飞行的任务分配优化方法及系统在说明书摘要公布了：一种多无人机飞行的任务分配优化方法及系统，属于无人机智能控制技术领域。为解决多无人机飞行的任务的合理、高效的分配的问题，本发明构建无人机及无人机任务的可行性约束判别方法，筛选满足可行性约束的无人机和无人机的任务对；建立无人机任务的优先权动态更新机制，对初始优先级进行更新，得到任务优先级；构建无人机执行任务的规则评分函数模型；构建基于深度神经网络的无人机执行任务的评分函数模型，得到无人机执行任务的融合评分引入时限敏感加权因子，得到最终的无人机执行任务的评分；将多无人机飞行的任务分配问题转化为求解最大化所有无人机执行任务对的总评分值，得到多无人机飞行的任务分配优化方案。本发明提升总体任务完成率。

本发明授权一种多无人机飞行的任务分配优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多无人机飞行的任务分配优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集无人机关键属性数据构建无人机集合，采集无人机的任务数据构建无人机的任务集合； S2.基于步骤S1采集的数据，考虑无人机的飞行所需时间、能量消耗以及路径上的危险程度计算无人机执行任务的总成本，然后构建无人机及无人机任务的可行性约束判别方法，筛选满足可行性约束的无人机和无人机的任务对； S3.建立无人机任务的优先权动态更新机制，对初始优先级进行更新，得到任务优先级； S4.对步骤S2得到的满足可行性约束的无人机和无人机的任务对，考虑单位执行成本下的能量利用效率、无人机当前载重能力与任务所需载重之间的匹配程度、任务优先级、单位任务时间内的能量和速度适配效率构建无人机执行任务的规则评分函数模型； S5.构建基于深度神经网络的无人机执行任务的评分函数模型，通过学习历史样本，提取无人机状态与任务属性之间的深层次关联，然后和步骤S3得到的无人机执行任务的规则评分函数模型进行融合，得到无人机执行任务的融合评分； S6.对步骤S5得到的无人机执行任务的融合评分，引入时限敏感加权因子，得到最终的无人机执行任务的评分； S7.基于步骤S6得到的最终的无人机执行任务的评分，将多无人机飞行的任务分配问题转化为求解最大化所有无人机执行任务对的总评分值，得到多无人机飞行的任务分配优化方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司;电子科技大学(深圳)高等研究院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区民治街道北站社区龙华设计产业园总部大厦1栋1101；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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