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龙图腾网获悉旭日蓝天(武汉)科技有限公司申请的专利一种异构无人机集群的联邦强化学习任务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：CN120722931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511158089.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种异构无人机集群的联邦强化学习任务分配方法及系统是由王军;杜勇设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异构无人机集群的联邦强化学习任务分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机集群技术领域，提出了一种异构无人机集群的联邦强化学习任务分配方法及系统，包括：实时采集无人机的稳定性能参数，基于预设权重因子对稳定性能参数进行归一化处理，得到无人机的资源能力指标；训练强化学习模型，根据资源能力指标计算权重，对模型参数进行加权融合生成全局模型；利用无人机传感器实时采集任务区域内的动态变化信息，采用多目标优化算法规划无人机的任务分配方案并执行，得到无人机的任务执行状态；根据任务执行状态及环境数据，计算任务分配方案的效能值，当效能值低于预设阈值时，动态优化任务分配策略，得到优化任务分配策略。本发明提高了异构无人机集群在复杂动态环境下的任务执行效率和资源利用率。

本发明授权一种异构无人机集群的联邦强化学习任务分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种异构无人机集群的联邦强化学习任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时采集无人机的稳定性能参数，基于预设权重因子对稳定性能参数进行归一化处理，得到无人机的资源能力指标； 基于无人机的本地数据训练强化学习模型，根据所述资源能力指标计算权重，对模型参数进行加权融合生成全局模型，并将全局模型下发至各无人机； 利用无人机传感器实时采集任务区域内的动态变化信息，采用多目标优化算法规划无人机的任务分配方案并执行，得到无人机的任务执行状态； 根据任务执行状态及环境数据，计算任务分配方案的效能值，当效能值低于预设阈值时，动态优化任务分配策略，得到优化任务分配策略； 所述效能值的计算式为： ； 其中，为任务分配策略的效能值，为无人机总数，为第m架无人机执行任务的任务完成率，为所有无人机的任务完成率的最大值，为第m架无人机执行任务的平均响应时延，为所有无人机执行任务的平均响应时延的最大值，为第m架无人机执行任务中的资源占用率，为所有无人机的资源占用率的最大值，为第m架无人机的动态调整系数，为第m架无人机的资源占用响应阈值因子，为时延指数衰老系数，为效能值标准化系数，为集群状态熵函数，为任务完成率、平均响应时延以及资源占用率的不确定性分布指标。

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