大连理工大学王昕炜获国家专利权
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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于自适应搜索教与学算法的无人机群协同任务规划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：CN120276494B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510748207.5，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于自适应搜索教与学算法的无人机群协同任务规划方法是由王昕炜;王磊;金峻弘;修梓萌;王旭冉;李昕;苏析超;吕琛;马剑设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自适应搜索教与学算法的无人机群协同任务规划方法在说明书摘要公布了：一种基于自适应搜索教与学算法的无人机群协同任务规划方法，属于无人机任务规划领域。步骤为：首先，抽取实际约束的关键因素，明确决策变量以及约束构建组合优化模型；构建编码形式，将目标函数改造成适用于编码的适应度函数；其次，基于编码设置方式设计高质量初始解生成方案，为教与学算法提供高质量初始解，并最终汇总各编码得到初始种群，确定编码更新规则得到进化种群；最后，在进化过程中引入邻域搜索算子，自适应开展邻域搜索操作，得到求解方案。本发明考虑了实际作战中的真实作战过程，能够降低载具被敌方发现的风险，保障载具的安全性和后续任务的顺利执行；能够在复杂战场环境下实现无人机资源的高效分配和任务规划的优化。
本发明授权一种基于自适应搜索教与学算法的无人机群协同任务规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应搜索教与学算法的无人机群协同任务规划方法，其特征在于，所述的无人机群协同任务规划方法包括以下步骤： 步骤1，抽取实际约束的关键因素，明确决策变量以及约束构建组合优化模型； 步骤2，围绕模型中决策变量以及约束设置，构建编码形式；之后根据编码形式，将目标函数改造成适用于编码的适应度函数，用于后续评价编码对应的求解方案的优劣； 步骤3，基于编码设置方式，设计高质量初始解生成方案，为教与学算法提供高质量初始解，通过该策略生成多个编码，并最终汇总各编码得到初始种群； 步骤4，基于初始种群，确定编码更新规则，即教与学算法中的教学以及学习阶段编码的进化方式，实现算法的自进化，得到进化种群； 步骤5，在进化过程中引入邻域搜索算子，自适应开展邻域搜索操作，进一步提升算法的搜索效率，提高种群的搜索能力，并最终得到求解方案。
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