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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安交通大學(xué)申請(qǐng)的專利一種規(guī)模無關(guān)的無人集群分布式協(xié)同任務(wù)分配方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116382337B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310335605.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/46；該發(fā)明授權(quán)一種規(guī)模無關(guān)的無人集群分布式協(xié)同任務(wù)分配方法及系統(tǒng)是由楊宜康;張瑞鵬;馮彥翔設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-03-30向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種規(guī)模無關(guān)的無人集群分布式協(xié)同任務(wù)分配方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于多無人機(jī)智能體任務(wù)分配技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種規(guī)模無關(guān)的無人集群分布式協(xié)同任務(wù)分配方法，采用集中訓(xùn)練分布部署形式，各智能體依靠自身感知和局部通訊，獲取時(shí)敏新任務(wù)和鄰接智能體的信息，利用MF?MADQN進(jìn)行分布式協(xié)同任務(wù)分配。本發(fā)明在各智能體中定義了任務(wù)候選隊(duì)列和任務(wù)執(zhí)行隊(duì)列，可將時(shí)敏新目標(biāo)隨時(shí)納入任務(wù)候選隊(duì)列參與分配，確需執(zhí)行任務(wù)移入任務(wù)執(zhí)行隊(duì)列。此外本發(fā)明方法嵌入平均場機(jī)制，將每個(gè)智能體與其鄰接智能體的交互等效為與一個(gè)虛擬的智能體交互，故可應(yīng)對(duì)大規(guī)模集群和智能體增減時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“維度陷阱”現(xiàn)象，從而有效解決了未知環(huán)境下，存在時(shí)敏新目標(biāo)和智能體增減場景時(shí)，大規(guī)模無人集群協(xié)同任務(wù)分配問題。

本發(fā)明授權(quán)一種規(guī)模無關(guān)的無人集群分布式協(xié)同任務(wù)分配方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種規(guī)模無關(guān)的無人集群分布式協(xié)同任務(wù)分配方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一、場景信息及各智能體初始化： 各智能體Ai對(duì)應(yīng)設(shè)置有任務(wù)候選隊(duì)列Ci和任務(wù)執(zhí)行隊(duì)列Mi，其中各智能體任務(wù)候選隊(duì)列Ci保存待分配任務(wù)，而任務(wù)在任務(wù)執(zhí)行隊(duì)列Mi中的順序?yàn)橹悄荏wAi的任務(wù)執(zhí)行順序； 對(duì)于任意任務(wù)tj，j∈{1,…,Nt}，其信息為Pj＝{xj,yj}，表示該任務(wù)tj的位置；若存在時(shí)敏新目標(biāo)，時(shí)敏新任務(wù)信息為Pnew＝{xnew,ynew}，并將其納入自身任務(wù)候選隊(duì)列Ci中； 步驟二、建立無人機(jī)通訊拓?fù)渑c局部通訊模型； 步驟三、利用平均場機(jī)制建立任務(wù)分配過程各智能體的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間及獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)： 步驟四、對(duì)MF-MADQN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的MF-MADQN網(wǎng)絡(luò)； 步驟五、使用訓(xùn)練完成的MF-MADQN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多無人機(jī)智能體協(xié)同任務(wù)分配，對(duì)于給定的多無人機(jī)協(xié)同任務(wù)分配場景，各無人機(jī)智能體Ai需要根據(jù)已分配的任務(wù)執(zhí)行隊(duì)列Mi從出發(fā)點(diǎn)出發(fā)，依次執(zhí)行打擊相應(yīng)的目標(biāo)； 步驟三中，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)需計(jì)算自身獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)ri和采用考慮虛擬智能體的聯(lián)合獎(jiǎng)勵(lì)其中，各智能體的自身獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)ri由維持獎(jiǎng)勵(lì)接收獎(jiǎng)勵(lì)轉(zhuǎn)移獎(jiǎng)勵(lì)冗余動(dòng)作懲罰四個(gè)部分組成； 智能體Ai在執(zhí)行動(dòng)作ai后自身獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)ri計(jì)算公式如下： ri＝ri 0+ri 1+ri 2+ri 3； 維持獎(jiǎng)勵(lì)ri 0表示對(duì)智能體Ai候選任務(wù)隊(duì)列Ci中的任務(wù)選擇維持決策所獲獎(jiǎng)勵(lì)，接收獎(jiǎng)勵(lì)ri 1表示對(duì)智能體Ai候選任務(wù)隊(duì)列Ci中的任務(wù)選擇接收決策所獲獎(jiǎng)勵(lì)；轉(zhuǎn)移獎(jiǎng)勵(lì)ri 2表示對(duì)智能體Ai候選任務(wù)隊(duì)列Ci中的任務(wù)選擇轉(zhuǎn)移決策所獲獎(jiǎng)勵(lì)，冗余動(dòng)作懲罰ri 3表示對(duì)于智能體Ai候選任務(wù)隊(duì)列Ci中空任務(wù)但動(dòng)作決策為接收和轉(zhuǎn)移的懲罰； 由于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)在合作情況下的目標(biāo)是最大化全局收益，如果智能體僅考慮自身回報(bào)會(huì)陷入自利，因此采用如下的形式定義聯(lián)合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù) β∈[0,1]表示全局獎(jiǎng)勵(lì)調(diào)整系數(shù)，當(dāng)β趨近于0時(shí)，表示各智能體更注重自身收益，更為自利；當(dāng)β趨近于1時(shí)，表示各智能體更注重合作提高全局收益；Di為智能體Ai能夠建立通訊的鄰接智能體集合。

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