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题名基于强化学习的无人机智能任务分配方法
被引量：7
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作者
费陈
郑晗
赵亮
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机构
武警士官学校基础部
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出处
《弹箭与制导学报》
北大核心
2022年第6期61-67,共7页
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文摘
针对无人机群目标打击任务分配问题,提出一种基于强化学习的无人机智能任务分配方法。该方法提出一种任务分层框架,将多个无人机视为一个联盟并对目标进行分类,形成任务簇,并映射到无人机联盟中,通过多智能体强化学习算法(MADDPG)将任务簇内的目标与无人机联盟内的小无人机进行合理配对并对目标实施打击,得到MADDPG算法的回报值和飞行轨迹,并与DDPG算法、DQN算法的回报值和飞行轨迹进行对比。仿真结果表明,在小样本任务分配中,与不分层方法相比,该方法可以提高目标任务打击完成度,提升目标打击的效率;在分层框架下,相比于其他两种算法,收敛速度更快,收敛过程更加稳定。
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关键词
任务分层框架
多智能体强化学习
无人机联盟
任务分配
目标打击
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Keywords
task hierarchy framework
multi-agent reinforcement learning
UAV alliance
task assignment
target strike
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名无人机集群控制技术研究
被引量：4
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作者
费陈
郑晗
赵亮
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机构
武警士官学校
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出处
《弹箭与制导学报》
北大核心
2023年第3期45-55,共11页
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文摘
无人机在军事、民用等领域都扮演着极其重要的角色,单架无人机往往不能满足实际需求,而无人机集群不仅可以弥补单架无人机在其执行任务时的固有缺陷,实现能力互补、高效完成任务,而且无人机集群的协同控制可以更合理地利用、整合资源,使整体性能或整体效益达到最大。因此,从无人机集群任务分配的集中式、分布式、集散式控制系统结构3个方面进行全面的分析和总结,同时就这3种结构的任务分配方法、信息传输方式以及优缺点、适用范围进行了深度的剖析和阐述,为无人机集群任务分配控制发展提供理论基础,对未来无人机集群控制技术提供一定的参考。
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关键词
集中式控制
分布式控制
集散式控制
任务分层框架
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Keywords
centralized control
distributed control
distributed control
task hierarchical framework
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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