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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利基于遗传算法优化的LSTM网络的仿真足球机器人评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119378392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411517958.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于遗传算法优化的LSTM网络的仿真足球机器人评估方法是由程泽凯;张亮设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法优化的LSTM网络的仿真足球机器人评估方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于遗传算法优化的LSTM网络的仿真足球机器人评估方法在权利要求书中公布了：1.基于遗传算法优化的LSTM网络的仿真足球机器人评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、基于仿真足球平台，建立足球机器人球队程序，其中足球机器人球队程序由两个队伍构成，每个队伍包括11个异构的机器人智能体； S2、基于仿真足球平台、足球机器人球队程序，并依据平台特性和原有评估机制，构建基础评估器模块； 所述基础评估器模块的输入参数包括当前预测的首选动作，以及后续可能选择的动作序列，输出为对当前预测的首选动作的评估分值； S3、基于所述仿真足球平台和所述足球机器人球队程序、所述基础评估器模块进行交互，获取足球机器人球队原始训练数据，并对原始训练数据进行缺失值处理、降维和数据增强处理，以构建训练集和测试集； S4、基于长短时记忆网络算法框架，搭建所述足球机器人球队程序的评估网络模型，定义所述评估网络模型的输入输出维度、网络层数、隐藏单元数、全连接层层数、全连接层神经元数、学习率、优化器、训练批次大小、迭代次数、损失函数和激活函数； S5、基于所述的评估网络模型，构建遗传算法优化模型，将评估网络模型的网络层数、每层神经元个数以及全连接层的参数作为优化模型输入，在遗传算法优化模型中，定义适应度函数用于指导遗传操作，包括选择、交叉、变异的执行，并通过评估个体的适应度来更新所述评估网络模型结构参数； S6、基于遗传算法优化更新的网络结构参数来更新所述评估网络模型，即所述评估网络模型根据更新的网络结构参数重新构建和训练，通过设定轮次的迭代训练，不断更新得到最优评估网络模型； S7、基于最终选定的最优评估网络模型输出的评估权值与基础评估器模块进行交互，获得优化后的评估器模块，所述优化后的评估器模块将作用在足球机器人比赛上，帮助足球机器人在比赛过程中实时选择最优动作参数。

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