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摘要：本发明涉及一种基于机器学习与改进遗传算法的多无人作战艇协同控制优化方法，包括以下步骤：获取无人艇状态数据和环境数据并进行预处理，并将任务操作参数加密传输给无人艇；明确任务性质和需求，实时监控状态以确定匹配系数；构建记忆函数和熟练度，与其他数据共同作为输入特征向量，使用强化学习算法对任务分配进行决策，并采用多目标优化算法进行寻优，得到优化后的任务分配结果；利用寻优结果进行反馈式强化学习，优化任务分配决策；初始化无人艇集群，使用改进遗传算法优化混合编队。与现有技术相比，本发明能够动态适应复杂多变的任务需求，提高任务分配的精确性和可靠性，通过实时编队结构优化和学习过程迭代，显著提升整体编队的性能和效率。
主权项：1.一种基于机器学习与改进遗传算法的多无人作战艇协同控制优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取无人艇状态数据和环境数据，对数据进行预处理，并将检查和校正后的任务操作参数加密传输给无人艇；S2、明确任务性质和需求，实时监控无人艇工作与任务量状态以确定匹配系数；S3、构建记忆函数和熟练度，与匹配系数、任务需求、经过预处理的无人艇状态数据和环境数据共同作为输入特征向量，使用强化学习算法对任务分配进行决策，并采用多目标优化算法进行寻优，得到优化后的任务分配结果，其中，所述记忆函数为根据历史任务分配数据，跟踪每个艇完成任务的效率和质量而形成的自评估函数，所述熟练度为每艘艇在不同任务类型上的经验和表现的量化评估，用于反映每艘艇在历史任务中的完成情况；S4、利用寻优结果进行反馈式强化学习，执行任务，根据任务执行结果反馈调整强化学习模型，优化任务分配决策；S5、初始化无人艇集群，根据优化后的任务分配结果，使用改进遗传算法优化混合编队。
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百度查询： 上海交通大学 基于机器学习与改进遗传算法的多无人作战艇协同控制优化方法
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