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龙图腾网获悉中国人民解放军92728部队申请的专利基于改进离散灰狼优化算法的多智能体协同探测多区域覆盖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：CN119494453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411411499.5，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于改进离散灰狼优化算法的多智能体协同探测多区域覆盖任务规划方法是由郝翎钧;李逸源;吕余海;张娉;张超然设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进离散灰狼优化算法的多智能体协同探测多区域覆盖任务规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进离散灰狼优化算法的多智能体协同探测多区域覆盖任务规划方法，该方法旨在实现对多个不相交目标区域的全面覆盖探测，同时显著减少协同覆盖任务的完成时间。首先，综合考虑探测高度、视场范围以及图像分辨率要求，以最小化最长覆盖路径为目标，构建精确数学模型。进一步地，提出一种基于改进旋转卡尺法的多区域覆盖路径生成方法，该方法能够精确定位每个目标区域的入点和出点，并对目标区域间转场路径及区域内覆盖路径进行优化。针对大规模问题求解的复杂性，设计了一种融合启发式种群初始化、自适应迭代更新策略和变邻域搜索操作的离散灰狼优化算法，以提升任务规划效率。

本发明授权基于改进离散灰狼优化算法的多智能体协同探测多区域覆盖任务规划方法在权利要求书中公布了：1.基于改进离散灰狼优化算法的多智能体协同探测多区域覆盖任务规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、根据给定的目标区域地图与各个智能体及其传感器的参数配置信息，实现对目标区域地图、智能体及其传感器模型的初始化；以最小化最长覆盖路径为优化目标，构建多区域覆盖任务模型和适应度函数； 步骤2、基于启发式方法初始化灰狼种群，每头灰狼对应一个任务分配方案，且确保每个任务分配方案中，每个目标区域至少被一个智能体所覆盖； 假设智能体数量为M，目标区域数量为N，则每头灰狼个体编码长度为M+N，灰狼个体的编码包括目标区域的访问序列和每个智能体所分配的目标区域数量两个部分，所述目标区域的访问序列包括按智能体序号由小到大排列的每个智能体对应的目标区域序列，按访问先后顺序排列的每个智能体访问的目标区域序号构成每个智能体对应的目标区域序列； 步骤3、计算得到每头灰狼的适应度值，确定群组中的适应度值前三的灰狼个体α，β，δ，其中α，β，δ的适应度值递减； 步骤4、随机选取种群内的灰狼个体，将对选中的个体与灰狼个体α，β，δ进行CROSS交叉操作，得到新的灰狼个体，保留适应度值更高的灰狼个体，得到交叉操作后的三个灰狼个体； 步骤5、生成一个在[0,1]之间的随机数rand1，当rand1≤s时，对步骤4得到的三个灰狼个体均分别使用交换算子、插入算子和反转算子操作，每次操作得到新的灰狼个体，比较每次操作后得到的新的灰狼个体与步骤4得到的三个灰狼个体的适应度值，保留适应度值更高的灰狼个体，得到自适应概率扰动调控后的三个灰狼个体；当rand1＞s时，对步骤4得到的三个灰狼个体分别使用乱序扰动算子操作，比较操作后得到的三个新的灰狼个体与步骤4得到的三个灰狼个体的适应度值，保留适应度值更高的灰狼个体，得到自适应概率扰动调控后的三个灰狼个体；其中s为收敛因子，为平衡多种邻域搜索算子的选取概率； 所述步骤5中，s的计算公式为： 式中，iter为当前迭代次数，u为预设控制因子数值；步骤6、迭代次数加1，判断是否达到最大迭代次数，是则输出最后一次迭代得到三个灰狼个体中的最优个体，并转到下一步，否则转到步骤3，并将灰狼个体α，β，δ替换为本次迭代后得到的三个灰狼个体； 步骤7、计算最优灰狼个体对应的任务分配方案，根据该方案基于改进旋转卡尺法生成最优覆盖路径，得到最终全覆盖路径。

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