因此,无人机辅助边缘计算网络是一个自然的选择和有前景的范式,在其中如何优化无人机的飞行路径以满足大量设备的通信和计算需求成为一个重要且具有挑战性的问题。 最近,一些现有文献已经研究了无人机辅助移动边缘计算网络中的路径规划问题。在[4]中,针对无人机的延迟和能量消耗约束条件下,联合优化了无人机的轨迹和比...
为解决复杂环境下多约束条件下的多无人机协同路径规划问题,提出了一种基于强化学习的多模式协同多目标粒子群优化算法(MCMOPSO-RL)。采用强化学习(RL)使算法能够选择合适的位置更新模式,以实现高性能。提出了多模式协作策略来更新粒子位置,设计了探索模式、利用模式和混合更新模式来平衡种群多样性和收敛速度。实验结果表...
空中无人机(UAVs)作为网络处理器在移动网络中长期使用,但它们现在被用作移动边缘计算(MEC)中的移动服务器。由于它们的灵活性、便携性、强大的视线通信联系和低成本、可改变的使用,它们在研究和商业应用中变得更加流行。更广泛的民用服务现在可能被这些重要的特征所支持,包括运输和工业监测和农业,以及森林和有线服务。...
在一个进程里通过类封装创建实例对象,利用多线程进行多台无人机的"并行"控制 一、修改settings.json配置文件 为了方便在线程中对多个无人机进行相应绑定操作,如一号子线程控制一号无人机,5号子线程控制所有无人机起飞降落,销毁AirSim代理以及停止仿真等,对于每台无人机的名称,我们可以用基本名称和索引来组合,如 { ...
一种基于强化学习和优化DWA算法的多无人机路径规划方法.pdf,本发明涉及深度学习领域,公开了一种基于强化学习和优化DWA算法的多无人机路径规划方法,其包括以下步骤:S1、建立可视化二维平面地图,并且生成障碍点,加载四台无人机运动模型,生成四个目标点;S2、初始化无人
单位代码:10610学学号:0183045164硕士研究生学位论文(专业学位)题目:基于强化学习的多无人机路径规划培养单位:计算机学院(软件学院)作者姓名:张仕充指导教师:时宏伟教授学位类别:工程硕士领域名称:计算机技术论文答辩时间:二〇二一年五月学位授予时间:二〇二
本发明属于深度学习,具体涉及一种基于深度强化学习的多无人机路径规划方法及设备。 背景技术: 1、在过去几年中,物联网(iot)迅速发展,未来的物联网系统将需要适应日益增长的流量需求。由于容量和覆盖范围有限,仅靠地面网络无法提供广泛的接入,特别是在农村和偏远地区。在这些地区,物联网设备将被广泛部署以执行特殊任...
基于最大熵多智能体强化学习的无人机安全路径规划方法.pdf,本发明公开了一种基于最大熵多智能体深度强化学习的无人机安全路径规划方法,包括:针对无人机群的协同路径规划问题,在预先假设条件的基础上搭建供无人机交互的强化学习空战仿真环境,完成参数的初始化设置;引入
摘要 针对无线可充电传感网(WRSNs)存在的充电难、效率低等问题,提出了一种多无人机协同无线可充电传感网充电路径规划方案(MC-CPP).首先描述了多无人机路径规划问题并建立了数学模型,然后针对问题模型提出了相应的深度强化学...展开更多 Aiming at the charging difficulties and low charging efficiency of wireless...
基于强化学习的多无人机路径规划是一个复杂而令人兴奋的问题。强化学习是一种机器学习方法,通过智能体与环境的交互来学习最优决策策略。在多无人机路径规划中,每个无人机可以被看作一个智能体,其目标是找到一条路径,以最优的方式完成特定任务,同时避免碰撞和其他不良后果。