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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利复杂气象条件下无人集群协同作战数字孪生推演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：CN120597701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510688815.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权复杂气象条件下无人集群协同作战数字孪生推演优化方法是由张晖;胡琛设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂气象条件下无人集群协同作战数字孪生推演优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及气象服务，质量、安全和环境等检验检测服务以及数字孪生和作战推演技术领域，具体地说涉及一种复杂气象条件下无人集群协同作战数字孪生推演优化方法，该方法包括：S1、构建复杂气象条件下的无人集群协同作战数字孪生模型；S2、在Lorenz系统中引入交叉耦合项，构建非线性气象条件模型；S3、设计动态衰减因子，量化非线性衰减效应，构建集群协同能力模型；S4、改进粒子群优化算法，设计适应度函数，获得高匹配度的任务分配策略；S5、构建气象‑能力‑任务‑策略多维耦合动态贝叶斯网络，精准推演任务分配策略；S6、依据推演结果，构建包括任务效能、资源消耗及系统鲁棒性的多维度评估体系，迭代优化任务分配策略。

本发明授权复杂气象条件下无人集群协同作战数字孪生推演优化方法在权利要求书中公布了：1.复杂气象条件下无人集群协同作战数字孪生推演优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集多源的气象参数和无人集群的性能参数，构建复杂气象条件下的无人集群协同作战数字孪生模型； S2、在Lorenz系统中引入交叉耦合项，运用最小二乘法对由所述S1获得的参数进行动态优化，构建非线性气象条件模型； S3、根据所述S2中的非线性气象条件模型设计动态衰减因子，量化气象条件对无人集群内智能体性能参数的非线性衰减效应，结合几何平均、方差约束与协作增益机制，构建集群协同能力模型； S4、对粒子群优化算法进行改进，依据所述S3中的集群协同能力模型与实际任务需求设计适应度函数，并动态调整惯性权重、自适应学习因子及全局引导因子，以获得高匹配度的任务分配策略； S5、构建气象-能力-任务-策略多维耦合动态贝叶斯网络，结合前向预测、后验更新以及在线学习机制，实现对所述S4中的任务分配策略的精准推演； S6、依据所述S5的推演结果，构建包括任务效能、资源消耗及系统鲁棒性的多维度评估体系，通过迭代优化持续改进所述S4中的任务分配策略； 所述S1中多源的气象参数至少包括温度、湿度和能见度，无人集群的性能参数至少包括集群内各智能体的感知、通信和决策能力数据。

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