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龍圖騰網恭喜南京航空航天大學申請的專利一種基于粒子群和人工勢場結合的無人機集群多目標協同搜索算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：CN115686075B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202211417058.7，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權一種基于粒子群和人工勢場結合的無人機集群多目標協同搜索算法是由栗志;雷磊;張昕婷;張莉涓;宋曉勤;曹盼設計研發完成，并于2022-11-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于粒子群和人工勢場結合的無人機集群多目標協同搜索算法在說明書摘要公布了：多目標搜索是無人機集群協同偵察的一項重要任務。在復雜偵察環境下執行多目標協同搜索任務，不僅需要集群高效的協同機制，也需要無人機具有規避威脅的能力。本發明針對復雜偵察環境下無人機集群協同多目標搜索任務，提出了一種人工勢場與自適應粒子群算法相結合的協同搜索算法APF?APSO。首先，將粒子群優化算法與人工勢場算法相結合，增加一種由無人機搜索路徑產生的斥力場，并將勢場函數作為粒子群的適應度函數，提高了無人機集群的避障和搜索能力；其次，提出了個人認知和社會認知因素的自適應調整方法，并引入慣性權重的自適應調整策略，避免搜索陷入局部最優。通過仿真對比，所提出的APF?APSO算法具有更高的搜索效率，可以應用于多目標搜索場景。

本發明授權一種基于粒子群和人工勢場結合的無人機集群多目標協同搜索算法在權利要求書中公布了：1.一種基于粒子群和人工勢場結合的無人機集群多目標協同搜索算法，其特征在于面向復雜偵察環境下的無人機集群多目標協同搜索任務，將粒子群優化算法與人工勢場算法相結合，設計并引入一種粒子群優化算法自適應參數調整方法，提高了無人機集群的避障能力和搜索效率，包括步驟如下：1面向復雜偵察環境下的無人機集群多目標協同搜索任務，依據粒子群理論對無人機進行建模，將無人機建模為粒子群中的粒子，并對復雜偵察環境進行建模；2基于人工勢場理論，計算每架無人機在搜索過程中所受的斥力場；3根據動態自適應參數調整策略，在搜索迭代過程中更新粒子群優化算法參數；4將勢場函數作為粒子群優化算法的適應度函數，更新無人機的值和無人機集群的值；5根據所提出的基于粒子群和人工勢場結合的速度與位置更新策略，更新每架無人機的速度和位置；進一步，所述步驟2包括如下具體步驟：2a根據人工勢場理論，計算無人機與障礙物之間的斥力場，第i架無人機與第k個障礙物之間的斥力場為： 其中，ri，k是第i架無人機和第k個障礙物的距離，rkmax是第k個障礙物斥力場的作用半徑，r0是最小安全距離，ξob無人機與障礙物之間斥力場調節系數，xk，i為方向矢量；2b計算無人機與其他無人機之間的斥力場，第j架無人機對第i架無人機的斥力場定義為： 其中，ri，j是第j架無人機到第i架無人機的距離，ruavmax是無人機斥力場的有效半徑，ξuav是無人機與其他無人機之間斥力場調節系數，xji為方向矢量；2c計算無人機群搜索路徑產生的斥力場，第i架無人機在t時刻的蜂群搜索路徑產生的斥力場定義如下： 其中，t’為當前時間，Xpathj，t為第j架無人機在時間t所走路徑產生的斥力場的中心位置，ri，Xpathj，t是第i架無人機與第j個無人機在t時間內產生的路徑斥力場中心之間的距離，rpath2為斥力場作用半徑，rpath1為不確定范圍，ξpath為該斥力場調節系數，為無人機i的速度矢量，為方向矢量；2d根據人工勢場理論，計算每架無人機在t時刻所總斥力場： 進一步，所述步驟3包括如下具體步驟：3a為了平衡算法早期的局部搜索能力和后期的全局搜索能力，提出了一種基于個體認知因子c1和社會認知因子c2的自適應調整方法，公式表示為： 其中，c1和c2分別為個體認知因子和社會認知因子，c1min和c2min分別為c1和c2的最小值，c1max和c2max分別為c1和c2的最大值，t為當前迭代時間，T為總迭代時間，n為已搜索到的目標數，N為目標總數；3b為了避免算法陷入局部最優，引入一種慣性權重自適應方法，公式表示為： 其中ωini為初始慣性權重，α，β為[0，1]之間的常數，通常βα，ωini＝1，為無人機i在t時刻的進化速度，st為t時刻無人機集群的聚集度；進一步，所述步驟4包括如下具體步驟：4a計算適應度，將勢場函數作為粒子群值和值更新的適應度函數，其定義如下： 其中，αf和βf分別為引力場函數和斥力場函數的調節系數，是第i架無人機在t時刻的位置，是第n個目標對第i架無人機的引力場函數，是第k個障礙物對第i架無人機的斥力場函數；進一步，所述步驟5包括如下具體步驟：5a更新無人機速度和位置，基于粒子群和人工勢場結合的無人機集群多目標協同搜索算法，速度和位置更新策略定義如下： 其中，t為當前迭代時間，為無人機i在t時刻的速度，為無人機i在t時刻的位置，r1和r2為[0，1]之間的隨機數，由人工勢場理論中的斥力場決定，η為速度控制因子，由無人機的最大速度決定；5b在協同搜索過程中，若無人機與某一目標距離小于一定值時，便認定該架無人機搜索到敵方目標，無人機便對該目標進行打擊，并退出此次搜索工作。

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