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基于DDPG的综合化航电系统多分区任务分配优化方法
被引量：
1
1
作者
赵长啸
李道俊
+1 位作者
汪鹏辉
田毅
《电讯技术》
北大核心
2024年第1期58-66,共9页
综合化航电系统(Integrated Modular Avionics,IMA)通过时空分区机制实现共享资源平台下的多航电功能集成,分区间的任务分配方法的优劣决定着航电系统的整体效能。针对航电任务集合在多分区内的分配调度问题,提出了一种基于深度强化学...
综合化航电系统(Integrated Modular Avionics,IMA)通过时空分区机制实现共享资源平台下的多航电功能集成,分区间的任务分配方法的优劣决定着航电系统的整体效能。针对航电任务集合在多分区内的分配调度问题,提出了一种基于深度强化学习的优化方法。构建了航电系统模型与任务模型,以系统资源限制与任务实时性需求为约束,以提高系统资源利用率为优化目标,将任务分配过程描述为序贯决策问题。引入马尔科夫决策模型,建立基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)法的IMA任务分配模型并提出通用分配架构;引入状态归一化、行为噪声等策略训练技巧,提高DDPG算法的学习性能和训练能力。仿真结果表明,提出的优化算法迭代次数达到500次时开始收敛,分析800次之后多分区内驻留任务方案在能满足约束要求的同时,最低处理效率提升20.55%。相较于传统分配方案和AC(Actor-Critic)算法,提出的DDPG算法在收敛能力、优化性能以及稳定性上均有显著优势。
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关键词
综合模块化航空电子系统(IMA)
任务分配及调度
深度强化学习
DDPG算法
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职称材料
题名
基于DDPG的综合化航电系统多分区任务分配优化方法
被引量：
1
1
作者
赵长啸
李道俊
汪鹏辉
田毅
机构
中国民航大学安全科学与工程学院
民航航空器适航审定技术重点实验室
出处
《电讯技术》
北大核心
2024年第1期58-66,共9页
基金
国家重点研发计划(2021YFB1600601)
天津市自然科学基金(21JCQN JC00900)。
文摘
综合化航电系统(Integrated Modular Avionics,IMA)通过时空分区机制实现共享资源平台下的多航电功能集成,分区间的任务分配方法的优劣决定着航电系统的整体效能。针对航电任务集合在多分区内的分配调度问题,提出了一种基于深度强化学习的优化方法。构建了航电系统模型与任务模型,以系统资源限制与任务实时性需求为约束,以提高系统资源利用率为优化目标,将任务分配过程描述为序贯决策问题。引入马尔科夫决策模型,建立基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)法的IMA任务分配模型并提出通用分配架构;引入状态归一化、行为噪声等策略训练技巧,提高DDPG算法的学习性能和训练能力。仿真结果表明,提出的优化算法迭代次数达到500次时开始收敛,分析800次之后多分区内驻留任务方案在能满足约束要求的同时,最低处理效率提升20.55%。相较于传统分配方案和AC(Actor-Critic)算法,提出的DDPG算法在收敛能力、优化性能以及稳定性上均有显著优势。
关键词
综合模块化航空电子系统(IMA)
任务分配及调度
深度强化学习
DDPG算法
Keywords
integrated modular avionics(IMA)
task allocation and scheduling
deep reinforcement learning
DDPG algorithm
分类号
V243 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DDPG的综合化航电系统多分区任务分配优化方法
赵长啸
李道俊
汪鹏辉
田毅
《电讯技术》
北大核心
2024
1
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