基于遗传算法优化的LSTM网络的仿真足球机器人评估方法

本发明提出基于遗传算法优化的LSTM网络的仿真足球机器人评估方法，包括以下步骤：基于仿真足球平台，建立足球机器人球队程序；构建基础器评估模块；获取足球机器人球队原始训练数据，预处理后构建训练集和测试集；基于长短时记忆网络算法框架，搭建足球机器人球队程序的评估网络模型；构建遗传算法优化模型，定义适应度函数用于指导遗传操作；通利用遗传算法对评估网络模型进行不断迭代优化；获得优化后的评估器模块，帮助足球机器人实时选择最优动作参数。本发明将遗传算法与长短时记忆网络相结合，使得评估器能够更准确地反映足球机器人在复杂动态环境中的决策需求，提高整体决策的精度，避免了传统评估方法中常见的适应性不足问题。