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龙图腾网恭喜中国电子科技集团有限公司电子科学研究院;北京航空航天大学申请的专利一种多策略改进的分布式跨域协同任务分配优化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：CN119670987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510188143.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种多策略改进的分布式跨域协同任务分配优化方法是由徐山峰;王成才;潘琦;王肖;刘春旭;王兆伟;王茹斐;张容静设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多策略改进的分布式跨域协同任务分配优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多策略改进的分布式跨域协同任务分配优化方法，属于规划控制技术领域。该方法包括以下步骤：首先基于综合效能、时间成本和资源利用率三类目标函数构建目标分配优化模型；接着基于传感器探测能力、发送链路连通性、回传链路连通性三类目标函数构建控制分配优化模型；然后结合这两个模型及相应约束条件构建跨域协同任务分配优化模型。最后，采用多策略改进的粒子群算法进行分布式跨域协同任务优化分配计算。本发明采用上述的一种多策略改进的分布式跨域协同任务分配优化方法，不仅提高了整体作战效能，还增强了作战节点间的隐蔽性和协同性，为跨域协同作战提供了有力的技术支持，能够有效提升任务执行效率和资源利用效益。

本发明授权一种多策略改进的分布式跨域协同任务分配优化方法在权利要求书中公布了：1.一种多策略改进的分布式跨域协同任务分配优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、基于综合效能、时间成本和资源利用率三类目标函数，构建目标分配优化模型；步骤S2、基于传感器探测能力、发送链路连通性、回传链路连通性三类目标函数，构建控制分配优化模型；步骤S3、结合目标分配优化模型和控制分配优化模型，以及相应的约束条件，构建跨域协同任务分配优化模型；步骤S4、采用多策略改进的粒子群算法进行分布式跨域协同任务优化分配计算；步骤S41、使用改进Fuch混沌映射算法生成初始化种群；步骤S42、根据决策数P控制是否采用孤点反向进化算法进行种群更新；步骤S43、采用最优个体局部扰动进化算法进行种群更新；步骤S44、基于PSO算法更新个体最优和全局最优，并更新粒子速度和位置；步骤S45、迭代执行步骤S41~步骤S44，直至满足迭代中止标准；步骤S1中，基于综合效能、时间成本和资源利用率三类目标函数，构建目标分配优化模型，包括： （1）； s.t. （2）；其中，表示目标分配优化模型的目标函数；表示综合效能，包括目标威胁程度、目标价值目标被摧毁概率；表示时间成本，包括目标距离、集群运动速度；表示资源利用率，包括目标实际分配资源数量、目标可用分配资源数量；、、均表示加权系数；公式（2）为作战域节点分配目标的任务约束条件；其中，第一行代表所有被分配目标的作战域节点总数不超过全部作战域节点总数；第二行代表每个作战域节点仅映射关联一个目标；第三行代表每个目标最多可关联映射个节点数量；第四行代表作战域节点与目标之间的距离不超过最大理论范围；表示目标-作战域节点映射关系函数；步骤S2中，基于传感器探测能力、发送链路连通性、回传链路连通性三类目标函数，构建控制分配优化模型，包括： （3）； （4）；其中，表示控制分配优化模型的目标函数；表示传感器探测能力，包括目标识别总数、全部作战域节点总数；表示发送链路连通性，包括作战域节点接收功率总数；表示回传链路连通性，包括空中中继节点接收功率总数；代表作战域节点-空中中继节点链路连通性函数；公式（4）为空中中继节点分配控制权至作战域节点的约束条件；其中，第一行代表所有被分配控制权的作战域节点总数不超过全部作战域节点总数；第二行代表每个作战域节点仅映射关联一个空中中继节点；第三行代表每个空中中继节点最多可关联映射个作战域节点数量；步骤S3中，结合目标分配优化模型和控制分配优化模型，以及相应的约束条件，构建跨域协同任务分配优化模型，包括： （1）； （3）； s.t. （5）。

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