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...
近年来,由于无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)的灵活性与低成本等优点,已被广泛应用于 军事和民用领域,如目标追踪、通信、监测、 农业及灾难管理等. UAV 路径规划的目标是 生成起始点到目标点的实时全局路径. 然而,实际 场景中,环境十分复杂,UAV的飞行路径往往面临 飞行
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 { ...
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
【无人机路径规划】基于强化学习的多无人机移动边缘计算与路径规划附matlab代码,✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法
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...
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习(DRL)算法,算法借助了神经网络,贪婪策略和经验回放等获取无人机的充电飞行路径;最后无人机沿着规...
航天科工集团智能科技研究院有限公司申请一项名为"基于多智能体强化学习的无人机集群路径规划方法及系统"的专利,申请日期为2024-07-23。 专利摘要显示,本发明提供了一种基于多智能体强化学习的无人机集群路径规划方法及系统,所述方法将集群协同探索问题规范为部分可观测马尔可夫决策过程,定义考虑障碍物信息、目标信息和...
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...