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申请/专利权人：成都流体动力创新中心
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的无人机集群拓扑优化方法及系统，属于无人机技术领域。该方法包括编码步骤，计算待优化的无人机集群拓扑结构的邻接矩阵以及所述无人机集群的节点特征矩阵中每个节点的均值和方差，并通过节点均值和方差获取正态分布变量；对正态分布变量进行随机采样获得采样变量矩阵；将采样变量矩阵还原为真实变量矩阵；解码步骤，利用真实变量矩阵获取重构邻接矩阵；并对重构邻接矩阵中的元素进行整数化获取优化后的无人机集群拓扑结构邻接矩阵。本发明发挥了图神经网络对拓扑图信息学习的独特优势，且收敛速度快，可以实际部署在无人机集群的飞行过程中。
主权项：1.一种基于图神经网络的无人机集群拓扑优化方法，其特征在于：包括：编码步骤，计算待优化的无人机集群拓扑结构的邻接矩阵以及所述无人机集群的节点特征矩阵中每个节点的均值和方差，并通过节点均值和方差获取正态分布变量；对正态分布变量进行随机采样获得采样变量矩阵；将采样变量矩阵还原为真实变量矩阵；所述无人机集群的节点特征矩阵中包括无人机特征矩阵以及集群特征矩阵；所述无人机特征矩阵的属性包括剩余能耗、传感器输入、位置信息、信道利用率；所述集群特征矩阵的属性包括当前拓扑连接、任务要求、有无故障节点；解码步骤，利用真实变量矩阵获取重构邻接矩阵；并对重构邻接矩阵中的元素进行整数化获取优化后的无人机集群拓扑结构邻接矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都流体动力创新中心 一种基于图神经网络的无人机集群拓扑优化方法及系统
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