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龍圖騰網恭喜杭州智元研究院有限公司申請的專利一種人機混合集群的任務規劃方法及系統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：CN119358786B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02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：202411950758.1，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種人機混合集群的任務規劃方法及系統是由江聞濤;付強;尚鵬輝;茅袁輝;王予燦;謝雋然;趙丹設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種人機混合集群的任務規劃方法及系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種人機混合集群的任務規劃方法及系統，方法包括：步驟1，獲取人員的能力信息、可移動無人設備的設備屬性信息以及任務信息；步驟2，生成初始方案：步驟3，確定當前方案的消耗值：對于每種可能的任務分配方案，根據設定的四種優化目標進行量化計算，得出每一優化目標對應的總消耗值，并通過迭代確定最終方案；四種優化目標包括：最短任務時長、最高匹配度、最低人機配比、任務完成率；步驟4，確定每一種優化目標為主導的綜合評分；步驟5，運用修改版的模擬退火算法對分配方案進行優化。本申請生成最佳方案和多個備選方案，增加任務分配的靈活性和適應性。

本發明授權一種人機混合集群的任務規劃方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種人機混合集群的任務規劃方法，其特征在于，所述方法包括：步驟1，獲取人員的能力信息、可移動無人設備的設備屬性信息以及任務信息；步驟2，生成初始方案：使用隨機函數生成每一任務到不同人員或設備的對應關系，每一任務都對應到0個、1個或多個人員或設備；人員和設備的資源設定為用完、沒有完全用完兩種情況；步驟3，確定當前方案的消耗值：對于每種能夠執行的任務分配方案，根據設定的四種優化目標進行量化計算，得出每一優化目標對應的總消耗值，并通過迭代確定最終方案；四種優化目標包括：最短任務時長、最高匹配度、最低人機配比、任務完成率；四種優化目標依次對應第一總消耗值、第二總消耗值、第三總消耗值、第四總消耗值；其中，第一總消耗值對應為最短任務時長的總消耗值，等于各主體執行任務的時間總和；第二總消耗值對應為最高匹配度的總消耗值，等于所有執行主體與任務的匹配度之和；第三總消耗值對應為最低人機配比的總消耗值，等于一個整體分配方案中人員占總被分配主體的比值；第四總消耗值對應為任務完成率的總消耗值，等于分配方案中已被分配的任務數量即預計能夠完成的數量與總任務數量的占比；步驟4，確定每一種優化目標為主導的綜合評分；步驟5，運用修改版的模擬退火算法對分配方案進行優化；步驟5，運用修改版的模擬退火算法對分配方案進行優化，包括：步驟51，確定模擬退火算法初始溫度、加熱閾值、重新加熱因子、冷卻率、迭代次數；步驟52，產生鄰居解：根據當前解生成一個新的鄰居解；如果存在未被使用的執行主體，則從未使用的執行主體中隨機選擇一個分配給隨機選擇的一個任務；如果所有執行主體已被使用，則隨機選擇兩個任務并交換它們的執行主體；步驟53，確定綜合評分變化：使用鄰居解的綜合評分與當前解的綜合評分之間的差異；步驟54，接受鄰居解：根據接受概率決定是否接受鄰居解作為新的當前解；接受概率基于綜合評分的差異和當前溫度計算得出；判斷接受概率是否大于隨機的0-1之間的值，如果大于或等于則接受，如果小于則不接受： 上式表示接受概率paccept的確定方式，如果鄰居解的綜合評分Sneighbor大于當前解的綜合評分Scurrent，則接受概率為1，并且直接接受，用鄰居解替換當前解；如果鄰居解的綜合評分Sneighbor低于或等于當前解的綜合評分Scurrent，則接受概率為1減去當前解與鄰居解評分之差與當前溫度T的比值；步驟55，更新最優解：根據接受概率更新最優解及消耗值和評分；步驟56，冷卻：按照預設的冷卻率降低當前溫度；步驟57，重新加熱：每當達到重新加熱閾值時，根據重新加熱因子提升當前溫度，以增加跳出局部最優的可能性；步驟58，終止條件：當達到預設的最大迭代次數、溫度低于終止閾值、執行時間限制三個條件之一時，結束迭代過程；步驟59，輸出結果：最終輸出優化后的任務分配方案及對應的最小成本；當算法檢測到陷入局部最優時，執行步驟57，并且步驟57最多執行兩次。

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