基于机器学习的无人机集群环境自适应优化方法

本发明公开了基于机器学习的无人机集群环境自适应优化方法，涉及无人机集群协同控制技术领域，包括基础框架构建、训练参数优化、动态策略调整、抗干扰通信增强和故障容错自重构，将优化后的联邦学习模型与多模态数据融合模块耦合，对时间同步后的传感器数据进行自注意力机制融合，构建包含智能体状态、环境特征的高维状态向量，输入强化学习框架生成联合动作决策，通过LSTM网络实现故障检测，利用冗余传感器数据与多模态融合模型进行故障补偿。通过动态图注意力机制和多目标联邦学习，集群能够动态调整策略以应对电磁干扰、障碍物变化等复杂环境，多智能体协同决策和残差补偿故障自愈机制确保集群在节点失效或通信中断时仍能完成任务。