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！

龙图腾网获悉军事科学院系统工程研究院系统总体研究所申请的专利无人机集群综合任务复杂度指标体系构建及动态评估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：CN120822739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510887677.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权无人机集群综合任务复杂度指标体系构建及动态评估方法是由张瑜;杜琳琳;肖刚;马琼敏;胡健伟;马静静;王莹设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机集群综合任务复杂度指标体系构建及动态评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能无人飞行器制造技术领域，公开了一种无人机集群综合任务复杂度指标体系构建及动态评估方法，包括：提出完善目标状态参数和任务‑装备匹配函数；将无人机集群任务分配转化为多目标优化问题，用改进NSGA‑II算法进行多目标优化条件下的任务分配；综合考量任务目标维度和任务分配维度的指标组成，建立任务复杂度评估指标体系，进行多维度任务复杂度综合评估。本发明能够使人员快速准确了解任务态势的变化并据此做出相对正确的判断。本发明考虑了目标状态以及任务的动态变化，可为无人机任务执行提供指导。

本发明授权无人机集群综合任务复杂度指标体系构建及动态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机集群综合任务复杂度指标体系构建及动态评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、确定目标点目标状态参数，所述目标点目标状态参数包括目标点空间分布密度、目标点形状和目标点动态变化频率，所述确定目标点目标状态参数包括： 构建目标点的图，计算每个泰森多边形面积，再计算每个泰森多边形面积的标准差与均值的比值，得到目标点空间分布密度，其中，为面积标准差，为均值； 用目标点目标轮廓表征目标点形状，对目标点目标轮廓进行参数化编码，轮廓形状的特征为，为轮廓点的总数，表示第个轮廓点的复数坐标，为傅里叶系数阶数； 采集目标点移动轨迹，计算最大指数： 当时，目标点动态变化频率；当时，目标点动态变化频率； 步骤二、构建任务类型矩阵与装备性能参数的匹配度函数，计算任务-装备匹配度，用以求证所用装备是否适合于执行目标任务； 步骤三、将无人机集群任务分配转化为多目标优化问题，将所述目标点目标状态参数作为任务目标，任务-装备匹配度作为多目标优化问题的约束，用改进算法进行多目标优化条件下的任务分配； 根据触发重分配的条件，进行任务的重分配，所述触发重分配的条件包括硬阈值触发和软阈值触发，所述硬阈值触发为强制重分配，调用备用无人机填补任务缺口，硬阈值触发的偏差率为： 式中，计划进度为当前时间与任务总时限之比；若偏差率15%，则判定为任务滞后； 所述软阈值触发为弹性重分配，动态调整任务优先级与无人机编队，威胁增幅为： 威胁增幅= 式中，为过去5分钟平均威胁度，为当前瞬时威胁度，若威胁增幅20%且持续超过30秒，则判定为突发风险； 任务重分配的目标函数为： 式中，为任务收益；为综合风险；为路径冲突代价；为权重系数； 步骤四、基于任务目标维度和任务分配维度的指标组成，建立任务复杂度评估指标体系，所述任务复杂度评估指标体系包括目标层、准则层和指标层，目标层为综合任务复杂度，准则层分为任务目标维度和任务分配维度，任务目标维度的指标包括目标点空间分布密度和目标点动态变化频率，任务分配维度的指标包括跨域任务切换成本、资源冲突度和协同约束强度，所述进行多维度任务复杂度评估包括： 用极差法将任务目标维度和任务分配维度的指标归一化至[0,1]区间： 式中，C'为归一化值；C为当前指标值；和分别为所归一化指标的最小值和最大值； 设计任务目标维度各指标的隶属度函数，采用梯形隶属函数计算得到任务目标维度的隶属度： ； 设计任务分配维度各指标的隶属度函数，采用高斯隶属函数计算得到任务分配维度的隶属度： ； 式中，μ为任务分配维度各指标中心值，σ为标准差； 采用重心法去模糊化，将模糊输出转化为精确值，计算综合任务复杂度： 式中，为任务目标维度和任务分配维度的隶属度；为目标维度和任务分配维度隶属度的权重。

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军事科学院系统工程研究院系统总体研究所，其通讯地址为：100101 北京市朝阳区安翔北里10号院；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。