在无人机集群技术中，几何布局作为影响飞行稳定性和任务执行效率的关键因素，其重要性不容忽视，一个合理的几何布局能够最大限度地减少无人机间的相互干扰，提高整体协同作业的效率，如何根据任务需求和环境变化，动态调整并优化无人机集群的几何布局，仍是一个亟待解决的问题。
针对这一问题，我们提出了一种基于机器学习和深度学习的几何布局优化算法，该算法通过分析历史飞行数据和实时环境信息，如风速、风向、障碍物分布等，对每个无人机的位置进行动态调整，以实现最优的几何布局，我们引入了多目标优化的概念，确保在满足飞行稳定性和任务执行效率的同时，也考虑了能源消耗和通信干扰等关键因素。
通过实验验证，该算法能够显著提高无人机集群的协同效率，降低任务执行过程中的错误率，该算法还具有较好的自适应性和鲁棒性，能够在不同环境和任务需求下保持较高的性能水平，我们将进一步优化算法的效率和精度，并探索其在复杂环境下的应用潜力。
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