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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种多无人机网络覆盖优化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：CN115935560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211310004.0，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种多无人机网络覆盖优化方法是由郭剑东;邓德辉;孙晓媛;梁辰雨;廖志翔设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人机网络覆盖优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种多无人机网络覆盖优化方法，属于信息技术领域。该优化方法包括：1以平衡优化算法为核心，对平衡池中的候选解采用莱维飞行方式进行搜索，生成局部种群，计算局部种群中粒子的适应度值，用更高适应度值的粒子代替原平衡池中的粒子；2种群中粒子数量采取非线性递减策略，在迭代过程中，淘汰适应度值低的粒子，减少算法的运算量；3将该新型平衡优化算法应用于多无人机网络覆盖问题，定义一组无人机在二维平面内的位置坐标编码为一个粒子。通过仿真实验表明，本发明提出的多无人机网络覆盖优化方法较好地平衡了全局搜索性能与局部优化性能，收敛速度较快，具备规划同构、异构多无人机的空间位置分布，有效地提高了网络覆盖率。

本发明授权一种多无人机网络覆盖优化方法在权利要求书中公布了：1.一种多无人机网络覆盖优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 对多无人机网络覆盖优化问题建模，将无人机在二维平面内的位置坐标编码为优化算法中的粒子，单个粒子维度设置为维，为无人机数量，第一行为各无人机在二维平面内的横坐标值，第二行为纵坐标值；目标区域的边界设置为解空间的上界与下界；将目标区域的网络覆盖率设置为优化算法的目标函数； 在平衡优化算法的基础上，对候选解采用莱维飞行方式生成局部种群，并依据适应度值对平衡池中的原候选解更新代替；并采用一种非线性递减种群中粒子数量的策略，动态调整迭代过程中粒子数量；对多无人机网络覆盖问题进行求解速度优化； 选取历史最优的四个粒子及其平均值构成平衡池： 2 其中，，，，为历史最优的四个粒子，为四个粒子的平均状态； 对所述平衡池中候选解采用莱维飞行方式生成局部种群，生成方式如下： 10 式中，，分别对应平衡池中历史最优的四个粒子，为原平衡池中四个粒子的平均状态，，为期望的局部种群的数量，为以莱维飞行方式得到的步长： 11 12 为衰减因子，为常数，，服从和的高斯分布，为gamma函数； 新的候选解的更新规则为，由式10分别生成历史最优的四个粒子的局部种群，计算局部种群中粒子的适应度值，与对应的候选解的适应度值进行比较，用适应度值更优的粒子代替对应的候选解； 在迭代过程中，采用一种非线性递减的变种群粒子数量的策略，每次迭代过程种群中的粒子数量为： 13 式中,为当前迭代过程粒子的数量，为初始种群粒子的数量，为最终种群粒子的数量，为当前迭代次数，为最大迭代次数，为取整函数；每次迭代结束后，计算下一次迭代时种群的粒子数量，按照适应度值排序，淘汰设定适应度值低的粒子，剩余粒子作为下一次迭代时的初始种群； 将算法求解出的历史最优粒子进行解码，得到无人机群的空间位置分布及网络覆盖区域示意图。

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