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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于联盟形成博弈的异构智能体集群分布式任务分配方法、装置和电子设备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：CN118312307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410434155.X，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于联盟形成博弈的异构智能体集群分布式任务分配方法、装置和电子设备是由马亚杰;薛舒心;姜斌;冒泽慧;李文博;刘成瑞设计研发完成，并于2024-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联盟形成博弈的异构智能体集群分布式任务分配方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于联盟形成博弈的异构智能体集群分布式任务分配方法、装置和电子设备，包括：建立任务分配数学模型，基于异构智能体集群任务分配场景，考虑任务的具体资源需求以及智能体执行任务能力的差异性，将异构性进行量化，建立多目标函数，完成异构情况下任务分配问题的建模；建立联盟形成博弈模型，将任务分配问题转化为联盟划分问题；基于最大加权匹配和智能体转移联盟规则进行求解和检查，逐层实现最终联盟结果。本发明充分考虑智能体和任务所需资源的异构性特点并尽可能增大任务所需资源与其联盟内智能体携带资源的重叠度，可充分发挥集群效能。

本发明授权基于联盟形成博弈的异构智能体集群分布式任务分配方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于联盟形成博弈的异构智能体集群分布式任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、建立任务分配数学模型： 基于异构智能体集群任务分配场景，考虑任务的具体资源需求以及智能体执行任务能力的差异性，将异构性进行量化，建立多目标函数，完成异构情况下任务分配问题的建模： 其中，智能体在进行任务分配时的优化目标具体为： maxrCS1考虑任务与联盟内智能体异构资源之间的重叠度以及执行任务的路径成本，设计智能体收益函数costui,tj＝dui,tj                         5其中，T＝{t1,t2,...,tm}是任务集合，m为任务数量；U＝{u1,u2,...,un}是智能体集合，n为智能体数量；CS是联盟结构，为执行任务tj的智能体联盟集合； 是未分配任务的智能体联盟集合；a和b是常数权值，分别决定资源重叠度和路径成本在收益中的比重；I是智能体在任务对应的联盟集合中可利用的资源数目，取决于任务本身与联盟内其他成员；O指该智能体未利用的资源，即加入该联盟后暂且无法利用的资源；K和P是常数权值，分别决定其在价值收益中的比重；路径成本d指的是智能体与任务之间的欧氏距离； 所述步骤1中约束条件为： 约束条件一：执行任务模式约束表示不同任务对应的联盟集合之间交集为空集，即智能体最多执行一个任务； 约束条件二：任务需求约束其中，是将智能体能力进行量化后的资源类型与数目，共有l种资源类型，是智能体ui携带第k种资源的数目；是将任务需求进行量化后的资源类型与数目，是任务tj所需要的第k种资源的数目； 步骤2、建立联盟形成博弈模型：所述博弈模型，包含智能体集合、任务集合以及智能体对任务的偏好关系；对偏好关系进行定义，将任务分配问题转化为联盟划分问题；确定博弈目标解，对最终的纳什均衡解给出定义； 步骤3、基于最大加权匹配与智能体转移联盟规则进行求解和检查，逐层实现最终联盟结构，包括：基于最大加权匹配算法逐层为任务分配智能体；设计智能体转移联盟规则，对已分配的智能体进行检查，根据检查结果进行智能体和任务所需资源的更新，重复最大加权匹配算法，依次迭代直至所有智能体稳定。

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