摘要
本发明提出了一种基于虚实结合系统的无人集群效能评估方法,根据无人集群效能的评估指标和原始数据构建无人集群效能评估的数据集,建立基于改进鼠群优化算法的无人集群效能评估的目标函数,参数设置,利用高斯映射初始化老鼠种群位置,老鼠位置更新;计算适应度值;对最优老鼠进行逐维度双向sine变异直到达到最大迭代次数输出最优老鼠结果,以输出的最优参数为LSTM参数建立无人集群效能评估模型,并将测试数据集输入该模型中,可以得到无人集群效能的评估结果和评估准确率;本发明通过引入高斯映射进行老鼠种群位置的初始化,可以提升种群位置分布的均匀性和多样性;引入食物链算法和涡流搜索算法的位置更新机制来改进老鼠位置更新方式,实现了算法搜索范围的增大,算法的适应性得以增强。
技术关键词
效能评估方法
老鼠
位置更新
集群
搜索算法
效能评估模型
分类准确率
参数
涡流
分辨率
数据
机制
指标
节点数
规划
模式
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一致性控制方法
异构
矩阵
非线性动态模型
通信结构
速度预测模型
神经网络模型
粒子群优化算法
物理
生成方法
总线接口装置
运算装置
任务调度器
内存
人工智能处理器
原子结构模型
孔道
截面尺寸
贝塞尔曲线插值
微观孔隙模型
应急通信指挥
AI服务器
通信网络优化
应急指挥中心
感知系统