买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于强化学习与量子粒子群优化的异构无人机森林火灾救援协同调度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：CN121390793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511925644.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于强化学习与量子粒子群优化的异构无人机森林火灾救援协同调度方法是由徐王颖;谢乃明设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习与量子粒子群优化的异构无人机森林火灾救援协同调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习与量子粒子群优化的异构无人机森林火灾救援协同调度方法，涉及协同调度领域，包括：构建基于风速、植被与坡度的元胞自动机火灾蔓延模型并生成燃烧元胞优先级序列；建立多类型无人机的三状态转换模型并结合燃烧损失与飞行时间构建综合代价；通过强化学习增强的量子粒子群优化算法实现任务分配与航迹求解；采用滚动更新机制实时修正调度方案并在异常情况下触发容错重规划，提高异构无人机群的协同灭火效率。

本发明授权一种基于强化学习与量子粒子群优化的异构无人机森林火灾救援协同调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习与量子粒子群优化的异构无人机森林火灾救援协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于元胞自动机模型，综合风速、植被密度及地形坡度因素对森林火灾进行动态蔓延预测，并实时输出边缘燃烧元胞优先级序列； S2、基于所述边缘燃烧元胞优先级序列，针对存储容量和飞行速度差异化的多种类型无人机建立异构资源池，并构建取水状态、出航状态与作业状态之间的三状态转换模型，其中所述出航状态包括无人机从水源地飞往目标元胞和从目标元胞返回水源地； S3、以森林燃烧损失代价与无人机飞行时间代价为双目标，形成归一化综合代价函数，用于量化评价不同调度方案的综合性能；所述双目标包括燃烧损失成本和飞行时间成本，所述燃烧损失成本基于各元胞固有价值进行量化累加，所述飞行时间成本基于无人机飞行路径长度和飞行速度计算，二者归一化后构成综合优化目标以平衡救援效率与资源消耗； S4、采用强化学习增强的量子粒子群优化算法，在所述异构资源池与三状态转换模型的约束下，以最小化所述归一化综合代价函数为目标，进行灭火任务分配与航迹时序的快速求解； 所述强化学习增强的量子粒子群优化算法包括以量子粒子群优化为基础的粒子位置更新机制，引入所有粒子的平均最优位置与收缩扩张系数以增强全局搜索能力，并结合强化学习模块构建Q表，采用以粒子适应度为状态、位置更新量为动作、全局适应度提升幅度为奖励的奖励机制，对粒子位置更新策略进行动态调整以避免算法早熟收敛； S5、基于求解得到的最优调度方案，按固定周期滚动更新火场状态与无人机群位置，闭环重新计算调度方案并实时下发航点指令，持续抑制火势直至所有元胞转为未燃烧状态、燃尽状态或不可燃状态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学，其通讯地址为：211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。