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

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。