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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于改进DPSO算法的动态目标分配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：CN119885869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411951287.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于改进DPSO算法的动态目标分配方法及系统是由白成超;郑红星;颜鹏;陈亮;张家维;王子凡;王温设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进DPSO算法的动态目标分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进DPSO算法的动态目标分配方法及系统，属于动态目标分配领域。为了解决现有多弹协同目标分配过程中，群智能优化算法收敛性和求解精度较差的问题。本发明基于十进制编码和速度整数化的方式，将传统PSO算法离散化，通过模块化初始化和边界值处理的方式确保种群更新过程中始终满足资源约束和整数约束；通过在目标函数中引入惩罚函数，将违背打击效能约束的解不断淘汰。为了进一步改善算法的性能，在求解过程中引入领域专家知识，实现了多弹协同目标分配问题的快速高质量求解。

本发明授权一种基于改进DPSO算法的动态目标分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DPSO算法的动态目标分配方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、针对任务，以完成打击任务的同时节省弹药为目标，建立动态目标分配模型； 具体包括，依据OODA的观察—射击—观察—射击循环，在单次交战模型中，假设红方拥有种类型的导弹，记为，每种类型的导弹本轮可使用数量分别为，每种类型的导弹在本轮计划中所占的权重为； 定义红方的规划矩阵为： 其中，矩阵行和列分布表示导弹和待打击目标种类数量，变量表示第个待打击目标分配的第种类型的导弹的数量； 定义红方对蓝方的杀伤力矩阵为： 其中，变量表示每枚导弹可以毁伤个敌方待打击目标； 将蓝方损失等效为红方对其的打击效能之和，若红方导弹全部击中目标，则得到蓝方第个待打击目标的损失模型为： 考虑资源约束、打击效能约束和整数约束，建立多弹协同目标分配优化模型为： Maximize s.t. 其中，为持续毁伤因子； 约束集用于限制红方派出的每种类型导弹的个体数量不超过部署后的可用导弹数；约束集通过引入限制最大打击效能的超参数，限定红方最多能派出目标数量倍的打击效能；约束集用于限制红方决策变量的取值为非负整数； 采用外罚函数法，定义违背约束集中第个约束的惩罚为： 将约束集以惩罚的形式引入目标函数，在迭代中剔除违背约束的解，得到新的目标函数为： 其中，表示惩罚因子，且；当某个解不符合约束集中第个约束的时候，可知，由于，因此，则所对应的目标函数值减小，从而在不断迭代的过程中被剔除； 得到基于罚函数的多弹协同目标分配模型为： Maximize s.t. S200、通过十进制编码和速度整数化方法，将传统的粒子群优化算法离散化，并通过模块化初始化和边界值处理，用于使种群在更新时资源约束和整数约束始终得到满足； 具体包括，在步骤S100建立的多弹协同目标分配模型中，将红方导弹的分配方案表示为一个m行n列的矩阵，其中，第i行代表第i种导弹分别向各个目标分配的导弹的数量； 采用模块化编码方式，并进行扁平化处理，得到编码序列； 其中，编码序列共有个变量，其中每个变量组成一个模块，代表第种类型的导弹对待打击目标的分配方案，决策变量在序列中的位置为； S300、采用改进的离散粒子群优化算法来求解步骤S200得到的模型，包括在目标函数中引入惩罚函数，逐步淘汰违反打击效能约束的解；以及引入领域专家知识降低初始解的随机性和不确定性。

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