[发明专利]基于深度强化学习的多无人机基站协同覆盖路径规划方法在审
| 申请号： | 202310021781.1 | 申请日： | 2023-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN116227767A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 管昕洁;许昱雯;万夕里;张毅晔;徐波 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学;江苏省未来网络创新研究院 |
| 主分类号： | G06Q10/047 | 分类号： | G06Q10/047;G06F30/27;G06F18/20;G06N3/04;G06N3/092;G06F111/08 |
| 代理公司： | 南京科阔知识产权代理事务所(普通合伙) 32400 | 代理人： | 苏兴建 |
| 地址： | 211899 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的多无人机基站协同覆盖路径规划方法，步骤包括：首先定义了基于深度强化学习的马尔可夫模型，对马尔科夫决策过程五元组进行建模；然后根据建模提出深度确定性策略梯度DDPG算法；接着对DDPG算法的经验缓存池进行改进，通过对经验缓存池所存储的经验数据进行分类，将获取的经验数据放入不同的经验缓存池中，改进的DDPG算法能解决收敛不稳定的问题；最后设计仿真环境，无人机群与环境进行交互，获取训练数据。通过这种方法，实现无人机群在多个约束条件的限制下对地面节点进行协同覆盖的目标任务，该方法能使无人机群有更高的规划效率和更低的飞行成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 无人机 基站 协同 覆盖 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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