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龍圖騰網獲悉華東交通大學申請的專利一種融合任務緊迫度與傳感器性能的動態任務分配方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120317640B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510797078.9，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種融合任務緊迫度與傳感器性能的動態任務分配方法是由萬濤;虞瑩豪;廖維川;柳凌峰;周潔;曾體偉;王洲洋;江娜設計研發完成，并于2025-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合任務緊迫度與傳感器性能的動態任務分配方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合任務緊迫度與傳感器性能的動態任務分配方法，包括如下步驟：步驟S1：任務發布者在平臺發布信息；步驟S2：工人收到平臺廣播的任務信息后上傳自己的信息給平臺，競選參與本次任務的資格；平臺根據擁有的信息測算均衡因子；步驟S3：任務分配，將計算得到的均衡因子帶入到分配算法中進行任務分配，基于均衡因子對工人進行任務分配。本發明對移動群智感知系統中不同工人所攜帶的不同傳感器性能水平進行了區分；解決了傳統分配策略將設備傳感器性能同質化而錯誤的分配任務，引起對于高精度任務的數據質量不佳問題。

本發明授權一種融合任務緊迫度與傳感器性能的動態任務分配方法在權利要求書中公布了：1.一種融合任務緊迫度與傳感器性能的動態任務分配方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟S1：任務發布者根據發布模型在平臺發布任務信息，預設任務緊迫指數與傳感性能指數； 步驟S2：工人收到平臺廣播的任務信息，上傳工人信息給平臺，競選參與本次任務的資格；基于步驟S1中的任務緊迫指數與傳感性能指數獲取均衡因子； 步驟S3：任務分配，任務發布者基于均衡因子通過分配算法對工人進行任務分配；基于改進遺傳算法對任務分配過程進行優化，獲取最優的任務分配結果；步驟S1所述發布模型表示為： ； ； ； 其中，表示任務信息，為傳感器性能指數，為任務緊迫指數，為任務集合，為任務預算，為本次任務發布者發布的第個任務，和分別為本次任務發布者發布的第個任務的開始時間和結束時間，為本次任務發布者發布的第個任務的位置信息，分別表示本次任務發布者發布的第個任務的橫坐標和縱坐標，表示本次任務發布者發布的第個任務的傳感器類型； 步驟S2中工人信息的數學模型如下： ； 其中，為第個工人信息，為第個工人的傳感器信息，表示索引為的傳感器類型，表示索引為的傳感器性能，表示索引為的傳感器類型，表示索引為的傳感器性能；表示第個工人的最近任務的按時完成情況，均為1或者-1，1表示按時完成任務；-1表示未按時完成任務，表示第個歷史任務的按時完成情況；表示第個工人對本輪任務的預期報價； 步驟S2中，工人競選任務，此時平臺會讀取每個參與本輪競選的工人信息，并綜合計算工人最近任務的按時完成情況等效值，得到任務緊迫指數與傳感器性能的均衡因子， 獲取均衡因子的過程具體為：根據任務發布者設定的任務緊迫指數與傳感性能指數來確定分配算法中的時間緊迫度閾值作為均衡因子，表示為： ； ； ； ； 其中，表示第個工人最近任務的按時完成情況的等效值，表示本輪候選工人近期任務平均準時完成情況；為任務總數，為候選工人總數，為影響系數；為效率系數； 根據任務緊迫指數與傳感性能指數的大小確定任務發布者的任務傾向，根據任務傾向進行分配； 步驟S3包括： 步驟S31：將任務的順序打亂，通過貪心算法為每個任務分配符合要求工人； 計算每位滿足要求的工人的工作水平指數，進行排序，初步選擇工作水平指數值最大的工人作為執行該任務的工人；以此類推重復幾輪，獲取初代種群； 工作水平指數表示為： ； 其中，為任務所需的傳感器類型，表示性能水平等效值計算函數； 步驟S32：調整替換不符合要求的工人，檢查種群中的個體，對不滿足時間緊迫度閾值的個體進行調整；需要滿足的條件表示為： ； 其中，表示任務的花費；表示從替換后的工人的信息中提取傳感器類型的集合； 獲取結果子集作為種群中的一個個體，表示任務被分配給工人，表示任務被分配給工人； 步驟S33：將可替換的工人進行替換；替換條件表示為： ； 其中，表示替換后的工人，為替換后的預算，表示從任務中提取所需的傳感器類型，表示從替換后工人的信息中提取傳感器類型的集合，表示原工人w的所需的傳感器類型性能水平等效值，表示替換后的工人的所需的傳感器類型性能水平等效值； 獲取結果子集； 步驟S3還包括： 步驟S34：計算種群適應度，根據適應度輸出最佳方案；表示為： ； ； 其中，為均衡因子計算函數；為傳感器水平等效值均值的權重，為的均值所占的權重，為工人的索引，為任務的索引，表示任務總數，表示工人攜帶的對應任務所需要傳感器的性能水平等效值，表示工人的索引范圍，為種群的個體中任務與工人對應的組數； 獲取種群中的所有個體的適應度值后，選出最大適應度的個體作為最佳分配方案。

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